YOLOv8 - 对不同大小的测试图像的预测

Question

我使用大小为 512,512 的图像训练了自定义 YOLOv8 对象检测模型，但是当我在更大的图像上测试模型时，假设大小为 2145,1195，它惨败。谁能帮我看看可能是什么原因？当我在 512,512 的图像大小上测试它时，效果很好？

Answer 1

神经网络包含特定大小的矩阵，仅适用于特定大小的输入图像。在将图像传递到网络之前，您需要调整图像的大小。

火炬

import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

image = Image.open("path/to/your/image.jpg")
desired_size = (224, 224)
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(desired_size),
    transforms.ToTensor(),
])
resized_image = transform(image)
# Use Yolo here

张量流

import tensorflow as tf
from PIL import Image

image = Image.open("path/to/your/image.jpg")
desired_size = (224, 224)
# Convert the PIL image to a TensorFlow tensor
image_tensor = tf.convert_to_tensor(image)
resized_image = tf.image.resize(image_tensor, size=desired_size)
# Use Yolo here