使用YOLOv4检测时，可以检测文件下的图片，但是结果是乱序的，有没有什么办法可以让YOLOv4按照顺序逐张检测文件夹下的图片？谢谢
0条回答 默认 最新
- 2021-07-25 15:51回答 2 已采纳 NMS的阈值设置问题了，可以调整一下NMS的阈值或者IoU的阈值试试看下
- 2022-04-12 23:41回答 2 已采纳 加上这个参数
- 2022-07-19 09:36回答 1 已采纳 你在这里面存肯定是有目标才会进入for循环，把存图的代码提到for循环外面去即可
- 2021-12-08 19:22世界的回复的博客 yolov4批量预测保存图像到指定位置，内有代码
- 2021-08-21 16:36回答 1 已采纳 1、修改cfg文件中设置 random=1 ，多尺度训练 2、提高网络分辨率，修改cfg文件中的尺寸(height=608,width=608 或者 任何32的倍数)，这将会提高精度，尺寸越大，会提高
- 2022-02-25 11:25回答 2 已采纳 你好，看你的提示，应该是CV2版本问题，你看你的最后一句，你用的是4.5.5.我建议是用一下4.1.2楼上说的是对的，因为cv包升级，参数格式不一样了。你执行下这个命令。 pip uninstall
- 2023-04-06 00:51回答 11 已采纳 yolov7本身就有pose分支啊，可以检测出来人和人体姿势关键点，其他类别的话好像不行，我没仔细研究，不知道其他类别结果是被丢弃了没绘制出来还是本身就不检测。如果是本身不检测的话，那就比较麻烦了，需
- 2023-05-04 01:07思绪无限的博客 本文重点介绍了基于YOLOv5...基于YOLOv5目标检测算法，在界面中可以选择各种图片、文件夹、视频进行检测识别。博文提供了完整的MATLAB代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
- 2021-03-22 11:37回答 1 已采纳 你是指视频？视频的话也是一帧一帧的识别的，你计算下哪一帧开始到哪一帧结束，中间共有多少帧，然后看下视频帧数换算下就是时间了。比如视频是30帧的，检测到目标的帧数有60帧，那就是两秒
- 2021-05-31 15:28回答 6 已采纳 从个人经验出发，建议全部将train 和 test 统一为灰度图。因为人对视觉内容敏感，网络对数值敏感。无意义的猜测背景是这个任务主要的bias。如有帮助请采纳~
- 2022-02-28 14:24回答 1 已采纳 根据返回结果吧。返回结果中如果包含人 和 车，就处理，否则就不处理
- 2023-11-16 23:01小哥谈的博客 本节课就教大家如何去批量命名数据集中的图片，希望大家学习之后可以有所收获！~
- 2021-08-19 18:22回答 1 已采纳 帧数可以在LoadStreams类里面修改 如果你想要几秒钟检测一次，那么久设置一个定时器，可以使用time.sleep(1000)来限制，过1秒检测一次，在detect这里的for循环里面加上去就
- 2024-03-12 16:36思绪无限的博客 介绍了运用深度学习的血细胞智能检测与计数...系统能够精准检测血细胞与计数，支持图片、图片文件夹、视频文件及摄像头检测，包含热力图或柱状图分析、标记框类别、类别统计、可调Conf、IOU参数和结果可视化等功能。
- 2023-06-11 09:39芜湖韩金轮的博客 所以对源码并不是很熟悉在进行实验过程中，我使用YOLO算法对篮球比赛的图片进行推理，并成功地分析出了图片中的篮球队员及其动作，如进攻、防守、走路、跑步、盖帽、摔跤等等。通过这次实验，我学到了许多宝贵的经验...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
10月1日
创建了问题
9月23日
悬赏问题
- ¥15 ul做导航栏格式不对怎么改？
- ¥20 用户端如何上传图片到服务器和数据库里
- ¥15 现在研究生在烦开题，看了一些文献，但不知道自己要做什么，求指导。
- ¥15 vivado封装时总是显示缺少一个dcp文件
- ¥100 pxe uefi启动 tinycore
- ¥15 我pycharm运行jupyter时出现Jupyter server process exited with code 1,然后打开cmd显示如下
- ¥15 可否使用carsim-simulink进行四轮独立转向汽车的联合仿真，实现四轮独立转向汽车原地旋转、斜向形式、横移等动作，如果可以的话在carsim中如何进行相应设置
- ¥15 Caché 2016 在Java环境通过jdbc 执行sql报Parameter list mismatch错误，但是同样的sql使用连接工具可以查询出数据
- ¥15 疾病的获得与年龄是否有关
- ¥15 opencv.js内存，CPU飙升