definfo(self, verbose=False, img_size=1280):# print model informationmodel_info(self, verbose, img_size) 9 模型配置文件参数解释 backbone:# [from, number, module, args]# ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups[[-1,1, Conv, [64,6,2,2]],# 0-P1/2[-1,1, Conv, [128,...
1.Model类得到cfg,ch,nc,anchors 4个参数 2.通过参数加载模型(★★★) def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channels(3) LOGGER.info(f"\n{'':>3}{'from':>18}{'n':>3}{'params':>10} {'module':<40}{'arguments':<30}") anchors, nc, gd, gw = d['anchors'], d['nc...
LOGGER.info(f'Overriding model.yaml anchors with anchors={anchors}') self.yaml['anchors'] = round(anchors) # override yaml value # 得到模型,以及对应的保存的特征图列表。 self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i...
我们可以使用netron 查看yolov5m.onnx的网络结构，浏览器中输入链接：https://netron.app/，点击Open ...
time() # 获取当前时间 use_time = t2 - t1 # 计算预测所用的时间 print("推理时间: %.2f" % use_time) # 打印预测所用的时间 det = pred[0] # 获取预测结果 # 如果有检测信息则进入 if det is not None and len(det): det_info = model.postprocess(pred) # 对预测结果进行后处理 for ...
model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current")) 然后,使用OpenCV读取了一个图像文件,这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。 img_path = abs_path("test_media/1.jpg") image = cv_imread(img_path) 在读取了图像文件之后,将图像大小调整为850x500,并对图像进行预处理...
yolov5s_saved_model # TensorFlow SavedModel yolov5s.pb # TensorFlow GraphDef yolov5s.tflite # TensorFlow Lite yolov5s_edgetpu.tflite # TensorFlow Edge TPU 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. --source:是你测试的数据路径,它支持以下几种输入 ...
model.load_model(abs_path("weights/multi-yolov8n.pt", path_type="current")) 然后,使用OpenCV读取了一个图像文件,这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。 python img_path = abs_path("test_media/test.png")image = cv_imread(img_path) ...
pred,superimposed_img=model.predict(pre_img)# 使用模型进行预测 t2=time.time()# 获取当前时间 use_time=t2-t1 # 计算预测所用的时间print("推理时间: %.2f"%use_time)# 打印预测所用的时间 det=pred[0]# 获取预测结果 # 如果有检测信息则进入ifdet is not None andlen(det):det_info=model.post...
pred=model.predict(pre_img)# 使用模型进行预测 t2=time.time()# 获取当前时间 use_time=t2-t1 # 计算预测所花费的时间print("推理时间: %.2f"%use_time)# 打印预测所花费的时间 det=pred[0]# 获取预测结果 # 如果有检测信息则进入ifdet is not None andlen(det):det_info=model.postprocess(pred)...