yolov5保存txt
时间: 2025-01-03 15:25:33 浏览: 124
### 如何在 YOLOv5 中保存检测结果为 TXT 文件
为了使YOLOv5能够将预测的结果保存成TXT文件,可以调整`detect.py`中的配置选项以及编写自定义脚本处理输出。默认情况下,YOLOv5会把检测到的对象框坐标和其他信息存储在一个图像上,但通过一些简单的修改可以让其导出这些数据至文本文件。
当执行测试或验证阶段时,在命令行调用中加入特定参数来指定输出路径和格式:
```bash
python detect.py --source path_to_images_or_video --project runs/detect --name exp_name --exist-ok --save-txt
```
上述命令里的`--save-txt`标志告诉程序除了常规操作外还需要创建一个包含每张图片对应标注信息的文字文件[^2]。对于每一帧或者每一个被处理过的静态图象而言,都会有一个关联的`.txt`文档生成于设定好的项目目录之下(`runs/detect/exp_name/labels`)。每个标签文件内含有多行记录,分别代表不同目标的位置描述(中心点横纵坐标、宽度高度),并附带置信度分数与分类编号。
下面是一个Python代码片段展示如何进一步定制化这个流程,比如更改输出的具体样式或是增加额外的信息字段:
```python
from pathlib import Path
import torch
def custom_save_results(det, im0_shape, img_size, save_dir):
gn = torch.tensor(im0_shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
xywh = (torch.tensor(xyxy).view(1, 4) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh
line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format
with open((save_dir / 'labels' / p.stem).with_suffix('.txt'), 'a') as f:
f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')
```
这段函数可以在原有基础上扩展功能,例如添加更多的元数据到输出文件里去,或者是改变坐标的表示方法以适应某些特殊需求。需要注意的是,实际应用时应当确保所使用的变量名和逻辑结构与当前版本的YOLOv5相匹配。
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