[分享] 一个把Classify和Yolo结合用的识别脚本

模板匹配爱好者

分享一个组合用法：先用Yolo.Detect粗定位目标区域，再用Classify对该区域做精细分类，兼顾速度和准确率。

2. let boxes = Yolo.Detect(img, {model: "detector"})
3. for (let b of boxes) {
4.     let crop = Screen.CaptureBase64({left: b.x, top: b.y, width: b.w, height: b.h})
5.     let cls = Classify.Predict(crop, {model: "classifier"})
6.     print(b, cls.label)
7. }

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这种"检测+分类"两阶段的做法在目标种类比较多、单独训练一个大模型成本高的场景下很好用。

YOLO调参侠

两阶段方案确实灵活，检测模型可以保持简单，分类模型单独迭代不影响检测部分。