测试图像的YOLO v5推理

Question

我正在YOLOv5上训练在机器人流上创建的自定义数据集。当训练完成后，我进行推理，得到没有标签的黑色图像。我不知道问题出在哪里。

​

​

Answer 1

此命令指示要测试的图像的来源。

!python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 416 --conf 0.1 **--source {dataset. Location}/test/images**

因此，您必须复制要在{dataset中测试的图像。位置}/测试/图像或指示另一个源。

数据集测试图像目录

然后，在该命令执行结束时，最后一行指示结果所在的目录。

例:结果保存到运行/检测/ Ex 10

最后，运行这个命令来查看结果。

import glob
from IPython.display import Image, display

for imageName in glob.glob('/content/yolov5/runs/detect/exp10/*.jpg'): #assuming JPG
    display(Image(filename=imageName))
    print("\n")

尽情享受

Answer 2

首先，尝试降低置信值(例如conf 0.2)，如果您用很少的时间或很少的数据集来训练模型，然后尝试精确您的图像(尝试使用一个图像)：-source/content/dataset/test/映像/ image _10_jpg.jpg

看看事情进展如何