如何在Darknet的Yolov4中基于test.txt批量预测多图像？

原命令的参数传递方式不符合Darknet的运行逻辑，导致无法正常执行，以下是修正后的命令及关键注意事项：

正确命令格式 #

darknet detector test data/obj.data cfg/yolo-obj.cfg backup/yolo-obj_best.weights -thresh 0.9 -dont_show < data/test.txt > result.txt

命令调整说明 #

• 用重定向符 < data/test.txt 传入图像路径列表：Darknet的detector test命令默认仅读取单张图像路径，批量处理时需通过标准输入重定向读取test.txt内的所有路径，直接将test.txt作为参数会被识别为单张图像路径，引发错误。
• 用 > result.txt 输出检测结果：原命令把result.txt放在末尾会被当成图像路径处理，正确做法是用输出重定向将结果写入目标文件。
• 可选参数 -ext_output：如果需要保存包含置信度、边界框坐标的详细检测结果，可在命令中添加该参数。

关键注意事项 #

• test.txt格式要求：每一行必须是图像的绝对路径，或者相对于Darknet根目录的相对路径，路径中不能包含空格或特殊字符。
• 数据集配置检查：确保data/obj.data文件中的classes数值与数据集类别数一致，names路径指向正确的类别名称文件。
• 配置文件适配：检查cfg/yolo-obj.cfg中的batch和subdivisions参数，若显存不足可适当调小subdivisions数值。
• 文件路径验证：确认backup/yolo-obj_best.weights权重文件存在，路径书写无错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Syuuuu