Python 如何通过YOLACT保存有关实例分割结果的信息？

在使用YOLACT执行实例分割时，是否有任何方法将检测到的类别、它们的编号、掩码区域等保存到TXT文件或CSV文件

我使用YOLACT（）来挑战实例分割。 我能够使用eval.py对自己的数据进行实例分割，并保存图像或视频。 然而，我真正需要的是由YOLACT的AI检测和分类的类名及其编号，以及​​面具 如果我们可以将这些信息输出到txt文件或csv文件，我们就可以使用YOLACT更高级

如果我可以通过在eval.py中添加选项或修改代码来实现，请教我

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谢谢。

您已经从

eval.py

中获得了这些信息

eval.py

中的这一行提供了信息

#第160行
类、分数、框=[x[：args.top_k].cpu（）.numpy（），用于t[：3]]
掩码=t[3][：args.top\u k]
面积=[]
对于遮罩中的遮罩：
#使用OpenCV的findContours（）检测并获取变量掩码的轮廓
#使用OpenCV的轮廓面积（）计算面积
区域。附加（区域）

获取检测数量：

#第162行
num_dets_to_consive=min（args.top_k，classes.shape[0]）
对于范围内的j（要考虑的数量）：
如果得分[j]

要将课程和分数保存为csv文件，请执行以下操作：

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（列=['class'，'score']）
c=0
对于反向中的i（范围（num_dets_至_考虑））：
classname=cfg.dataset.class_名称[classes[j]]
分数=分数[i]
df.loc[c]=[类名，分数]
c+=1
df.to_csv（'info.csv'，index=None）

编辑1： 您可以从prep_display（）返回值（类、分数、区域），然后在evalimage（）中检索它们。请注意，evalimage（）调用prep_display（）。您可以这样做：

班级、分数、区域=prep\u display（）
#在这里您可以包含熊猫代码。请注意，它只存储一个图像的信息。可以使用循环，然后存储所有图像的信息。

编辑2：

#这是eval.py第600行的默认行
#这可以在evalimage（）中找到
img\u numpy=prep\u显示（preds，frame，None，None，undo\u transform=False）
#将上述行更改为：
类、分数、区域、img\u numpy=prep\u显示（preds、frame、None、None、undo\u transform=False）
#另外，请记住从prep_display（）返回这4个值。
#否则，将导致错误。
#img_numpy是将从prep_display（）返回的默认值。
#现在只返回4个值，而不是1个值。
#注意：我加入了img_numpy，因为我发现prep_display（）在很多地方都被使用。
#在eval.py中调用prep_display（）时，需要修改返回值。我想它在eval.py的不同地区被调用了3次。

感谢您的宝贵建议！顺便问一下，我应该在eval.py中的何处添加此代码（df=pd.DataFrame…）？另外，这个额外的代码是否给我提供了有关表面面积的数字信息​​还有面具吗？对不起，我是python新手。我已经编辑了我的原始答案。您可以检查更改。我可以通过在第167行调用pandas来获取csv，但是我在获取掩码区域信息时遇到问题，我应该在哪一行插入代码以获取代码“classes，scores，areas=prep_display（）”？提前谢谢。我已经做了第二次编辑。你可以找到变化。@planet_冥王星是否可以只保存面具？