YOLO-NAS提供三种不同的模型大小:yolo_nas_s、yolo_nas_m和yolo_nas_l。 yolo_nas_s 模型是最小且最快的,但它可能不会像较大的模型那么准确。 相反,yolo_nas_l 模型最大、最准确、最慢。 yolo_nas_m 模型提供了两者之间的中间立场。 import torch from super_gradients.training import models DEVICE = ...
python detect.py -m yolo_nas_m.onnx -v 0 from super_gradients.training.dataloaders.dataloaders import coco_detection_yolo_format_train, coco_detection_yolo_format_val from super_gradients.training.models.detection_models.pp_yolo_e import PPYoloEPostPredictionCallback from super_gradients.training....
from super_gradients.training import models device = torch.device("cuda:0") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu") model = models.get("yolo_nas_l", pretrained_weights="coco").to(device) model.predict("data/output.mp4",conf=0.4).save("output/output_lianzhang.mp4") 1....
安装完成后，就可以使用YOLO-NAS Pose姿态检测模型进行人体姿态估计了。import torchimport osfrom super_gradients.training import modelsfrom super_gradients.common.object_names import Models 首先需要加载super_gradients的预训练库，有了预训练库就可以很方便的来使用YOLO-NAS Pose姿态检测模型。model = models.get...
这段代码使用了super_gradients库中的training.models模块来获取一个名为yolo_nas_l的预训练模型,并加载了预训练权重。 from super_gradients.training import models:这行代码从super_gradients库中的training.models模块中导入了models。 yolo_nas_l = models.get(“yolo_nas_l”, pretrained_weights=“coco”):这...
导入和加载YOLO-NAS #importing models from supergradients' training modulefrom super_gradients.training import models 下一步是初始化模型。YOLO-NAS有不同的模型可供选择,对于本文,我们将使用 yolo_nas_l,其中pretrained_weights = 'coco'。 你可以在这个GitHub页...
Done. train_params['resume'] = True train_params["resume_path"] = '/content/checkpoints/my_first_yolonas_run/ckpt_best9.pth' trainer.train(model=model, training_params=train_params, train_loader=train_data, valid_loader=val_data) === Mr. Adnan Munir Graduate Assistant Dept of Computer...
#importing models from supergradients' training module from super_gradients.trainingimportmodels 1. 2. 下一步是初始化模型。YOLO-NAS有不同的模型可供选择,对于本文,我们将使用yolo_nas_l,其中pretrained_weights = 'coco'。 你可以在这个GitHub页面上获取有关不同模型的更多信息。
trainer.train(model=net, training_params=train_params, train_loader=train_loader, valid_loader=valid_loader) 測試圖片查看狀況 import os net = models.get(Models.YOLO_NAS_S, num_classes=11, checkpoint_path=os.path.join(trainer.checkpoints_dir_path, "ckpt_best.pth")) ...
步骤3:导入super-gradients库,然后获取模型的任何版本,即yolo_nas_l、yolo_nas_m或yolo_nas_s。 from super_gradients.training import models_nas_s = models.get("yolo_nas_s", pretrained_weights="coco").to(device) 您可以使用以下代码片段将device声明为CPU或GPU。