Referenz für ultralytics/engine/predictor.py
Hinweis
Diese Datei ist verfügbar unter https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/engine/predictor .py. Wenn du ein Problem entdeckst, hilf bitte mit, es zu beheben, indem du einen Pull Request 🛠️ einreichst. Vielen Dank 🙏!
ultralytics.engine.predictor.BasePredictor
BasePredictor.
Eine Basisklasse zur Erstellung von Prädiktoren.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
args |
SimpleNamespace
|
Konfiguration für den Prädiktor. |
save_dir |
Path
|
Verzeichnis zum Speichern der Ergebnisse. |
done_warmup |
bool
|
Ob der Prädiktor die Einrichtung abgeschlossen hat. |
model |
Module
|
Für die Vorhersage verwendetes Modell. |
data |
dict
|
Datenkonfiguration. |
device |
device
|
Gerät, das für die Vorhersage verwendet wird. |
dataset |
Dataset
|
Der für die Vorhersage verwendete Datensatz. |
vid_writer |
dict
|
Dictionary of {save_path: video_writer, ...} writer for saving video output. |
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
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|
__call__(source=None, model=None, stream=False, *args, **kwargs)
Führt eine Inferenz auf ein Bild oder einen Stream durch.
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
__init__(cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None)
Initialisiert die BasePredictor-Klasse.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
cfg |
str
|
Pfad zu einer Konfigurationsdatei. Der Standardwert ist DEFAULT_CFG. |
DEFAULT_CFG
|
overrides |
dict
|
Überschreibt die Konfiguration. Der Standardwert ist Keine. |
None
|
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
add_callback(event, func)
inference(im, *args, **kwargs)
Führt anhand des angegebenen Modells und der Argumente Schlussfolgerungen für ein bestimmtes Bild durch.
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
postprocess(preds, img, orig_imgs)
pre_transform(im)
Transformiere das Eingangsbild vor der Inferenz.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
im |
List(np.ndarray
|
(N, 3, h, w) für tensor, [(h, w, 3) x N] für Liste. |
erforderlich |
Retouren:
Typ | Beschreibung |
---|---|
list
|
Eine Liste der umgewandelten Bilder. |
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
predict_cli(source=None, model=None)
Methode für die CLI Vorhersage.
Er verwendet immer einen Generator als Ausgang, der im CLI Modus nicht benötigt wird.
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
preprocess(im)
Bereitet das Eingangsbild vor der Inferenz vor.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
im |
torch.Tensor | List(np.ndarray
|
BCHW für tensor, [(HWC) x B] für Liste. |
erforderlich |
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
run_callbacks(event)
save_predicted_images(save_path='', frame=0)
Speichert Videovorhersagen als mp4 unter dem angegebenen Pfad.
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
setup_model(model, verbose=True)
Initialisiere das Modell YOLO mit den angegebenen Parametern und versetze es in den Evaluierungsmodus.
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
setup_source(source)
Richtet die Quelle und den Inferenzmodus ein.
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
show(p='')
Zeige ein Bild in einem Fenster mit OpenCV imshow() an.
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
stream_inference(source=None, model=None, *args, **kwargs)
Streamt Echtzeit-Inferenz auf die Kameraübertragung und speichert die Ergebnisse in einer Datei.
Quellcode in ultralytics/engine/predictor.py
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|
write_results(i, p, im, s)
Schreibe die Inferenzergebnisse in eine Datei oder ein Verzeichnis.