YoloV5目标检测的检测框如何修改粗细
有时检测出来的框太大，导致目标多的时候会有遮挡，所以需要进行修改。
在detect.py文件里搜索line_thickness，此值越小越细，根据自己需求进行修改。
版权声明：本文为CSDN博主「woyaoxuepythona」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/woyaoxuepythona/article/details/118179315
相关推荐
YOLOV1论文详解
YOLOV1 1. Introduction YOLO非常简单：对于一张完整的图像，通过一个单一的卷积网络可以同时预测多个bounding boxes的回归参数和这些boxes的类别概率，并直接优化检
【darknet】1、yolov4模型训练之数据处理
本文主要写了使用yolov4进行模型训练前的数据准备。darknet框架使用的数据格式是yolo格式，但我们常见的目标检测数据格式是COCO和VOC.所以本文将以车辆检测为例，将coco2017和voc2007及vo
论文阅读|目标检测之基于OTA，以最佳传输优化来实现新的基于CNN的一对多标签分配策略
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.14259Code: https://github.com/Megvii-BaseDetection/OTA（基于cvpods） 论文提出了一种基
谷歌Hinton等提出Pix2seq：用于目标检测的语言建模框架
Pix2Seq：一个简单而通用的目标检测新框架， 其将目标检测转换为语言建模任务，大大简化了pipeline，性能可比肩Faster R-CNN和DETR！还可扩展到其他任务
暂无评论