在使用yolov7检测的时候过程正常，但是检测结果图片什么都没有，既没有框选也没有结果，就是被检测的图片。请问这是什么原因
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- 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
- 2022-04-12 23:41回答 2 已采纳 加上这个参数
- 2023-03-15 20:52回答 2 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7769990这篇博客你也可以参考下：yolov5 y
- 2022-12-14 20:40YOLOv7是一种高效且精确的目标检测模型，尤其在实时应用中表现出色。该模型是对经典的YOLO（You Only Look Once）系列的最新改进版本，旨在优化检测速度和精度之间的平衡。在这个“YOLOv7船舶检测+代码+数据集”...
- 2022-04-17 14:35回答 3 已采纳 我前一段刚做完这个实验，怀疑是在集成框架错误了。我有实验记录。
- 2022-10-08 17:06回答 2 已采纳 Exception: train: Error loading data from ./coco/train2017.txt: train: coco\train2017.txt does not e
- 2023-04-03 22:32回答 2 已采纳 数据集问题：如果使用的数据集中包含的小目标较少或者标注不够准确，那么就会对模型的训练产生很大的影响，从而导致精度提升不明显。 模型设计问题：虽然您已经尝试了使用注意力机制、增加小目标检测层等方法，但是
- 2022-04-02 23:57YOLOv5行人车辆目标检测结果exp19-person_car-检测结果-789.zip是一个包含计算机视觉领域重要应用的压缩文件，主要涉及目标检测技术，特别是针对行人和车辆的识别。目标检测是人工智能和计算机视觉的一个核心任务，...
- 2023-04-11 23:02回答 1 已采纳 以下内容部分参考ChatGPT模型： 可以使用OpenCV库中的imwrite函数将检测出来的结果保存为图片，具体步骤如下： 在检测出物体的代码中，获取每个物体的位置信息和类别信息；使用OpenCV
- 2023-01-30 15:45回答 7 已采纳 相关内容：如图1中所示，（1）初始阶段是去除粗糙的白色边界，（2）随后去除伪影和胸肌，（3）CLAHE 对于图像增强非常有用，（4）图像腐蚀，这是一种形态学过程，（5）在图像增强和清理完成后，进行扩充
- 2022-09-08 10:56回答 1 已采纳 并不是哦，保存结果再官方例程文件是有写得，c端和python都是一样的，用探针，而且c端不需要改了，就是deepstream-app.c那个文件，而python需要自己加，具体的可以看我这篇：
- 2023-04-19 18:40在本项目中，我们将深入探讨如何在RK3568平台上移植并运行Yolov7目标检测模型。Yolov7是一种高效的深度学习算法，广泛应用于计算机视觉领域，特别是目标检测任务，它能够准确地定位并识别图像中的物体。而RK3568是一...
- 2022-12-18 18:51回答 3 已采纳 直接改一改就能用了，YOLOV5本身就是opencv格式读写的，opencv本身就是numpy格式的数据，只不过输入读取的不是而已，你可以直接将读取接口换成numpy就可以了具体可以修改这里面的东西，
- 2023-01-04 10:138. **模型部署**：训练好的YOLOv7模型可以轻松集成到工业生产线的自动化系统中，实现无人工干预的实时检测。 在实际应用中，YOLOv7模型的性能评估通常会用到一些关键指标，如平均精度均值(mAP)、召回率、精确率和F1...
- 2022-12-01 15:46YOLOv7是一种基于深度学习的目标检测框架，其全称为"You Only Look Once"的第七个版本。这个框架在目标检测领域具有很高的效率和精度，尤其适用于实时应用，如火焰检测。在给定的资源包中，包含的是YOLOv7针对火焰...
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（查看结题原因） 2月5日-
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1月29日
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