目标检测中根据xml格式的标签对图片的目标区域进行裁剪

目标检测中根据xml格式的标签对图片的目标区域进行裁剪

本文使用ONNX版本为1.14.1，OpenCv版本为4.8.0（同时也支持4.5.0，4.7.0），RTDETR不需要后处理所以不需要进行后处理，与YOLO不同的点还有YOLO需要特征金字塔所以输出的tenser尺寸是动态变动的，RTDETR默认输入300个框，所以Tenser在输出上默认为[1,300,class+4]。

【代码】查看VOC数据集XML标签是否有空标签。

【代码】【模型推理】加载pth文件进行模型推理。

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TorchScript，它是PyTorch模型（子类nn.Module）的中间表示，可以在高性能环境（例如C ++）中运行。利用torch.jit.trace()函数。

YOLOv8保姆级动手把手攻略

目标检测的数据集标注一般通过labelimg插件进行标注，有很多样本类型很容易进行标注对于这些很容易进行标注的数据集我们在进行模型迭代的时候经常也要进行标注这样导致很废时间，我们假设是在你已经有一个训练好基于某个任务的模型，这时你又有了新的训练样本那么如果不想费力再一个一个进行标注，可以通过当前已经训练好的模型线对这些未标记的样本进行推理再将每个样本的结果保存到xml文件中。将保存下来的xml文件