做头盔的检测，想要的检测流程是：当在画面里同时检测到 人 和 车 的前提下，再对头盔进行识别。如果只出现行人，没有骑车，就不输出头盔的检测结果。
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关注根据返回结果吧。返回结果中如果包含人 和 车，就处理，否则就不处理
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- 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
- 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
- 2022-04-12 23:41回答 2 已采纳 加上这个参数
- 2023-03-15 21:40思绪无限的博客 火焰检测系统主要用于日常生活中火情图像的识别，基于YOLOv5模型识别图像中可能出现火灾的位置、着火点数目、置信度等；可分析图片、视频和摄像画面中的火焰情况，自由切换火焰检测模型；系统设计有注册登录功能，...
- 2023-03-30 18:08回答 2 已采纳 已解决，因为我自己对yolov5模型做了些改动，除了原来要求的数据只要我的模型还有一组额外的输入，而这组输入我没有使用yolov5中的cache来读取，而是简单的使用im.read()，将我的数据也改
- 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
- 2022-07-19 11:33回答 1 已采纳 对差不多是，但是你可以基于原来27种的数据的权重对网络进行微调，epochs也不用设置得那么多了，原来适配于27种的权重用于28种的分类性能肯定会下降的
- 2023-07-13 17:10Joy6A的博客 然后在plot_one_box函数中添加一行write_coordinates_to_file(c1, c2)即可，坐标会被写进一个coordinates文件。若想输出坐标和置信度，则在plot.py中的plot_...这样预测边界框的坐标、类别、置信度都有了直观的输出。
- 2023-03-27 11:08回答 2 已采纳 在YoloV5检测框中定义不同的颜色可以在detect.py文件中进行修改。具体操作如下： 打开detect.py文件，找到plot_one_box函数，该函数用于绘制框框。 在plot_one_bo
- 2022-09-09 10:49回答 2 已采纳 板子我没用过，不过我之前在哪里看到过，你这个板子显卡性能本身就不是很好，相当于GT740M还是750M的显卡来着，只不过显存比较大一些。另外就是试一试一些的优化了，比如你可以试试看下onnxsim优化
- 2023-02-01 13:38回答 3 已采纳 有几个问题，你能截图下一开始运行的时候的log输出吗？这里面包含了一些环境信息是有用的。2.你换到CPU之后，速度和GPU下面相差多少？3.你的视频帧率是否大于30，视频帧率低的话本身就会一卡一顿的。
- 2023-07-06 10:13郭庆汝的博客 目标检测 pytorch复现Yolov5目标检测项目
- 回答 3 已采纳 print输出格式可以通过 format函数格式化，比如print('{0:>11}'.format("abc")) #右对齐，左补8个空格format用法：https://blog.csdn.
- 2023-03-17 00:35思绪无限的博客 行人车辆检测与计数系统用于交通路口行人及车辆检测计数，道路人流量、车流量智能监测，方便记录、显示、查看和保存检测结果。本文详细介绍行人车辆检测，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面...
- 2022-02-24 08:59雪可问春风的博客 在detect.py中 170行 if save_img or save_crop or view_img: # Add bbox to image c = int(cls) # integer class # FIXME: if names[int(cls)] == "name_sign":
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