之后调用第一张图的第六行,调用Model类的predict方法(ultralytics/engine/model.py)执行检测(is_cli:flag,是否是直接在命令行输入命令) 继续调用_smart_load方法加载YOLOv10s模型的predictor (ultralytics/engine/model.py) ultralytics/models/yolov10/model.py YOLOv10DetectionPredictor继承自BasePredictor,调用__...
之后调用第一张图的第六行,调用Model类的predict方法(ultralytics/engine/model.py)执行检测(is_cli:flag,是否是直接在命令行输入命令) 继续调用_smart_load方法加载YOLOv10s模型的predictor (ultralytics/engine/model.py) ultralytics/models/yolov10/model.py YOLOv10DetectionPredictor继承自BasePredictor,调用__...
之后调用第一张图的第六行,调用Model类的predict方法(ultralytics/engine/model.py)执行检测(is_cli:flag,是否是直接在命令行输入命令) 继续调用_smart_load方法加载YOLOv10s模型的predictor (ultralytics/engine/model.py) ultralytics/models/yolov10/model.py YOLOv10DetectionPredictor继承自BasePredictor,调用__...
之后调用第一张图的第六行,调用Model类的predict方法(ultralytics/engine/model.py)执行检测(is_cli:flag,是否是直接在命令行输入命令) 继续调用_smart_load方法加载YOLOv10s模型的predictor (ultralytics/engine/model.py) ultralytics/models/yolov10/model.py YOLOv10DetectionPredictor继承自BasePredictor,调用__...
根据ckpt推理得到任务、参数、模型名称等信息,至此完成YOLOv10s模型的初始化(ultralytics/engine/model.py) 之后调用第一张图的第六行,调用Model类的predict方法(ultralytics/engine/model.py)执行检测(is_cli:flag,是否是直接在命令行输入命令) 继续调用_smart_load方法加载YOLOv10s模型的predictor (ultralytics/en...