如何将yolov5val.py指标计算部分放置到detect.py中计算test数据指标

时间: 2023-12-25 11:06:14 浏览: 122
要将YOLOv5的val.py指标计算部分放置到detect.py中计算test数据指标,你需要按照以下步骤进行操作: 1. 打开YOLOv5的detect.py脚本文件,找到`detect`函数。 2. 在`detect`函数中,找到如下代码: ``` with torch.no_grad(): for batch_i, (img, _, img_path, _) in enumerate(dataloader): ... # 进行目标检测操作 ... ``` 3. 在这段代码的下方,添加如下代码: ``` # 计算指标 box = [x["boxes"].numpy() for x in results.xyxy] conf = [x["scores"].numpy() for x in results.xyxy] cls = [x["classes"].numpy() for x in results.xyxy] pred = [list(zip(b, c, cl)) for b, c, cl in zip(box, conf, cls)] output.append({"image_id": ids[i], "prediction": pred}) if save_json: # 导出预测结果为json文件 with open(save_json, "w") as f: json.dump(output, f) # 计算指标 with open(opt.data) as f: data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) # 加载测试集的标注文件 with open(data_dict["test"]) as f: anns = json.load(f) # 加载预测结果文件 with open(save_json) as f: preds = json.load(f) # 计算指标 cocoGt = COCO(anns) cocoDt = cocoGt.loadRes(preds) cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, "bbox") cocoEval.evaluate() cocoEval.accumulate() cocoEval.summarize() ``` 4. 保存并关闭detect.py文件。 现在,当你运行detect.py脚本时,它将在完成目标检测后自动计算测试数据的指标。需要注意的是,你需要将`--save-json`参数设置为一个JSON文件的路径,以便在计算指标时加载预测结果。
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Traceback (most recent call last): File "e:\development_tool\models\yolov5-master\dataset\train.py", line 4, in <module> results = model.train(data='E:\development_tool\models\yolov5-master\yolov5-master\data\data.yaml',batch=8,epochs=100,imgsz=384) File "C:\Users\32723\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 804, in train self.trainer = (trainer or self._smart_load("trainer"))(overrides=args, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\32723\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 134, in __init__ self.trainset, self.testset = self.get_dataset() File "C:\Users\32723\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 568, in get_dataset raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'E://development_tool/models/yolov5-master/yolov5-master/data/data.yaml' error Dataset 'E://development_tool/models/yolov5-master/yolov5-master/data/data.yaml' images not found , missing path 'E:\development_tool\models\yolov5-master\yolov5-master\data\valid\images' Note dataset download directory is 'E:\development_tool\models\yolov5-master\yolov5-master\datasets'. You can update this in 'C:\Users\32723\AppData\Roaming\Ultralytics\settings.json' PS E:\development_tool\models\yolov5-master> & C:/Users/32723/.conda/envs/pytorch/python.exe e:/development_tool/models/yolov5-master/dataset/train.py New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.88 available 😃 Update with 'pip install -U ultralytics' Ultralytics 8.3.85 🚀 Python-3.9.21 torch-2.6.0+cu118 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=yolov5su.pt, data=E:\development_tool\models\yolov5-master\yolov5-master\data\data.yaml, epochs=100, time=None, patience=100, batch=8, imgsz=384, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=None, name=train10, exist_ok=False, pretrained=True, op

/home/wyx/yolov5-master/.venv/bin/python /home/wyx/yolov5-master/detect.py detect: weights=yolov5s.pt, source=/home/wyx/yolov5-master/VOCData/train/labels, data=data/coco128.yaml, imgsz=[640, 640], conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device=, view_img=False, save_txt=False, save_format=0, save_csv=False, save_conf=False, save_crop=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, visualize=False, update=False, project=runs/detect, name=exp, exist_ok=False, line_thickness=3, hide_labels=False, hide_conf=False, half=False, dnn=False, vid_stride=1 YOLOv5 🚀 2025-1-7 Python-3.10.12 torch-2.6.0+cu124 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU, 7940MiB) Fusing layers... YOLOv5s summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients, 16.4 GFLOPs Traceback (most recent call last): File "/home/wyx/yolov5-master/detect.py", line 438, in <module> main(opt) File "/home/wyx/yolov5-master/detect.py", line 433, in main run(**vars(opt)) File "/home/wyx/yolov5-master/.venv/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 116, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/wyx/yolov5-master/detect.py", line 179, in run dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride) File "/home/wyx/yolov5-master/utils/dataloaders.py", line 358, in __init__ assert self.nf > 0, ( AssertionError: No images or videos found in /home/wyx/yolov5-master/VOCData/train/labels. Supported formats are: images: ('bmp', 'dng', 'jpeg', 'jpg', 'mpo', 'png', 'tif', 'tiff', 'webp', 'pfm') videos: ('asf', 'avi', 'gif', 'm4v', 'mkv', 'mov', 'mp4', 'mpeg', 'mpg', 'ts', 'wmv')

Traceback (most recent call last): File "E:\模型改进\ultralytics\data\base.py", line 119, in get_img_files assert im_files, f"{self.prefix}No images found in {img_path}. {FORMATS_HELP_MSG}" AssertionError: val: No images found in E:\jinfu-Image partition -model\dataset\images\val. Supported formats are: images: {'png', 'webp', 'jpg', 'bmp', 'pfm', 'mpo', 'tif', 'tiff', 'dng', 'jpeg'} videos: {'mov', 'avi', 'mpg', 'wmv', 'm4v', 'mp4', 'ts', 'webm', 'mkv', 'gif', 'mpeg', 'asf'} The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "E:\模型改进\train.py", line 13, in <module> model.train(data=r'E:\模型改进\ultralytics\cfg\datasets\mydata.yaml', epochs=500, File "E:\模型改进\ultralytics\engine\model.py", line 652, in train self.trainer.train() File "E:\模型改进\ultralytics\engine\trainer.py", line 205, in train self._do_train(world_size) File "E:\模型改进\ultralytics\engine\trainer.py", line 324, in _do_train self._setup_train(world_size) File "E:\模型改进\ultralytics\engine\trainer.py", line 291, in _setup_train self.test_loader = self.get_dataloader( File "E:\模型改进\ultralytics\models\yolo\detect\train.py", line 50, in get_dataloader dataset = self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size) File "E:\模型改进\ultralytics\models\yolo\detect\train.py", line 44, in build_dataset return build_yolo_dataset(self.args, img_path, batch, self.data, mode=mode, rect=mode == "val", stride=gs) File "E:\模型改进\ultralytics\data\build.py", line 88, in build_yolo_dataset return dataset( File "E:\模型改进\ultralytics\data\dataset.py", line 66, in __init__ super().__init__(*args, **kwargs) File "E:\模型改进\ultralytics\data\base.py", line 74, in __init__ self.im_files = self.get_img_files(self.img_path) File "E:\模型改进\ultralytics\data\base.py", line 121, in get_img_files raise FileNotFoundError(f"{self.prefix}Error loading data from {img_path}\n{HELP_URL}") from e FileNotFoundError: val: Error loading data from E:\jinfu-Image partition -model\dataset\images\val See https://docs.ultralytics.com/datasets for dataset formatting guidance.

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Traceback (most recent call last): File "D:\PlantLeafDetection\run_train_model.py", line 77, in <module> main(data=data_default, name=name_default, workers=workers, batch_size=batch, project="runs/detect") File "D:\PlantLeafDetection\train.py", line 621, in main train(hyp, opt, device, tb_writer) File "D:\PlantLeafDetection\train.py", line 419, in train results, maps, times = inference.test(data_dict, File "D:\PlantLeafDetection\inference.py", line 163, in test wandb_images.append(wandb_logger.wandb.Image(img[si], boxes=boxes, caption=path.name)) File "D:\桌面\毕业设计\程序\PlantLeafDetection\.venv\lib\site-packages\wandb\sdk\data_types\image.py", line 180, in __init__ self._set_initialization_meta( File "D:\桌面\毕业设计\程序\PlantLeafDetection\.venv\lib\site-packages\wandb\sdk\data_types\image.py", line 211, in _set_initialization_meta boxes_final[key] = BoundingBoxes2D(box_item, key) File "D:\桌面\毕业设计\程序\PlantLeafDetection\.venv\lib\site-packages\wandb\sdk\data_types\helper_types\bounding_boxes_2d.py", line 198, in __init__ super().__init__(val) File "D:\桌面\毕业设计\程序\PlantLeafDetection\.venv\lib\site-packages\wandb\sdk\data_types\base_types\json_metadata.py", line 30, in __init__ self.validate(val) File "D:\桌面\毕业设计\程序\PlantLeafDetection\.venv\lib\site-packages\wandb\sdk\data_types\helper_types\bounding_boxes_2d.py", line 242, in validate raise TypeError( TypeError: Class labels must be a dictionary of numbers to string

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