YOLOv5 以txt 或json格式输出预测结果(yolo xml转txt)

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YOLOv5 以txt 或json格式输出预测结果 YOLOv5 以txt 或json格式输出预测结果1.YOLOv5源码以多种格式输出预测结果1.run函数——传入参数2.run函数——保存打印2.YOLOv5以.txt格式输出预测结果1.执行以下代码就可以得到以.txt格式输出预测结果2.输出格式：3.YOLOv5以.json格式输出预测结果1.需要在源码中加上一段代码2.输出格式1.YOLOv5源码以多种格式输出预测结果1.run函数——传入参数

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2.run函数——保存打印 YOLOv5 以txt 或json格式输出预测结果(yolo xml转txt)

在对每张图片做处理的循环里的写入结果部分：我们可以看到以下的代码片段就是以不同格式输出预测结果的代码

2.YOLOv5以.txt格式输出预测结果1.执行以下代码就可以得到以.txt格式输出预测结果 python detect.py --weights runs/exp1/weights/best.pt --source inference/images/ --save-txt --save-conf

–save-txt save results to *.txt #将预测的bounding box保存为txt文件 –save-conf save confidences in --save-txt labels #类别的概率

每个txt会生成一行一个目标的信息，信息包括类别序号、后面四个为bbox位置(xcenter ycenter w h)，最后一个是该类别的概率

2.输出格式：

3.YOLOv5以.json格式输出预测结果1.需要在源码中加上一段代码第一步在这个位置加入save_json = True,# 输出json文件save results to *.jsoncontent_json = [],第二步

在这个位置下面加上

# 输出 json 文件 if save_json: # windows下使用 num += 1 file_name = save_path.split('\\') # Linux下使用 # file_name = save_path.split('/') content_dic = { "name": file_name[len(file_name) - 1], "num": num, "category": (names[int(cls)]), "bbox": torch.tensor(xyxy).view(1, 4).view(-1).tolist(), "score": conf.tolist() } content_json.append(content_dic)2.输出格式

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