yolov5-face无关键点测试
【摘要】 本文只是把关键点部分去掉了,网络部分还没改。
可以用在别的物体检测领域,测试ok
# -*- coding: UTF-8 -*-import argparseimport timefrom pathlib import Path import cv2import torchimport torch.backends.cudnn as cudnnfrom numpy imp...
本文只是把关键点部分去掉了,网络部分还没改。
可以用在别的物体检测领域,测试ok
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# -*- coding: UTF-8 -*-
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import argparse
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import time
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from pathlib import Path
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import cv2
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import torch
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import torch.backends.cudnn as cudnn
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from numpy import random
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import copy
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from models.experimental import attempt_load
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from utils.datasets import letterbox
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from utils.general import check_img_size, non_max_suppression_face, apply_classifier, scale_coords, xyxy2xywh, \
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strip_optimizer, set_logging, increment_path
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from utils.plots import plot_one_box
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from utils.torch_utils import select_device, load_classifier, time_synchronized
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def load_model(weights, device):
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model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model
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return model
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def scale_coords_landmarks(img1_shape, coords, img0_shape, ratio_pad=None):
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# Rescale coords (xyxy) from img1_shape to img0_shape
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if ratio_pad is None: # calculate from img0_shape
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gain = min(img1_shape[
文章来源: blog.csdn.net,作者:网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/118297123
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