deep-learning - 使用 YOLOv3 和 Darknet 进行自定义对象检测：如何获得带有标记的边界框坐标的结果输出？

Question

我正在谷歌 colab 上使用 YOLOv3 + Darknet 进行一些自定义对象检测，到目前为止，一切都按计划进行，直到最后的测试阶段。但是，我遇到了导出结果的问题（检测到的对象 + 边界框坐标 + 置信度）。我在网上搜索，发现这个代码用于导出一个result.txt应该包含 BB 坐标的代码：

!./darknet detector test data/voc.data cfg/voc.cfg voc.weights < data/train.txt > result.txt -dont_show -ext_output

然而，在实践中，它只返回检测到的对象 + 置信度。因此，我想知道是否result.txt应该包含BB坐标并且我做错了什么，或者就是result.txt这样。如果是后者，是否有其他方法可以导出我想要的结果（对象类 + BB 坐标 + 置信度）？

标签： deep-learningobject-detectionyolodarknet