如何改成在终端中文输出

Question

我想改成中断中文输出，一定要把标签改成中文吗？该怎么做？可以不改标签，引用标签的识别个数，进行终端输出吗

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要将英文标签转换为中文输出，你需要定义一个字典来映射英文标签到对应的中文翻译。然后，在模型预测时，根据这个字典替换原始标签。下面是一个简单的步骤和示例代码。

首先，创建一个包含标签映射的字典。例如，对于人、红色、蓝色和黑色的标签，你可以这样设置：

label_map = {
    "person": "人",
    "red": "红色",
    "blue": "蓝色",
    "black": "黑色"
}

接下来，你需要找到模型预测部分的代码，并在那里应用这个映射。这里我们假设你的代码中有一个名为predictions的数据结构，它包含了检测结果的标签。这可能是一个列表，其中每个元素都是一个包含类别ID和置信度的元组。我们需要遍历这些预测结果，并将其转换为中文。

如果你的代码是基于YOLOv5的，那么模型的输出可能是这样的：

for i, detection in enumerate(detections):
    class_id, confidence, bbox = detection

在这种情况下，你需要修改这段代码来处理中文标签。这里假设你的detections是一个列表，其中每个元素是一个包含类别ID、置信度和边界框信息的列表。

translated_detections = []
for i, detection in enumerate(detections):
    class_id, confidence, bbox = detection
    label = label_map[str(class_id)] if str(class_id) in label_map else "未知"
    translated_detections.append((label, confidence, bbox))

# 然后，你可以在循环外部使用translated_detections进行后续处理和输出
for label, confidence, bbox in translated_detections:
    print(f"图像{i + 1}/{total_images}：{label}, {confidence:.2f}, {bbox}")

这段代码会遍历detections中的每个元素，查找相应的中文标签并将其添加到translated_detections列表中。如果找不到匹配的标签，它将输出“未知”。

注意，这里的代码片段假设了你已经在模型预测之前完成了数据加载和预处理，以及设置了适当的参数。你需要将这部分代码插入到你的现有脚本中适当的位置。如果你有任何疑问，或者需要更具体的帮助，请告诉我。