cudnn.benchmark = True weights = 'weights/yolov5s.pt' # 模型加载路径 imgsz = 640 # 预测图尺寸大小 self.conf_thres = 0.25 # NMS置信度 self.iou_thres = 0.45 # IOU阈值 # 载入模型 self.model = attempt_load(weights, map_location=self.device) stride = int(self.model.stride.max()) self.imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) if self.half: self.model.half() # to FP16 # 从模型中获取各类别名称 self.names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names # 给每一个类别初始化颜色 self.colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in self.names]
时间: 2024-02-14 16:31:06 浏览: 102
浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用
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这部分代码用于初始化目标检测模型。首先,设置了`cudnn.benchmark = True`以提高模型的性能。然后,定义了一些变量,包括模型的权重文件路径`weights`、预测图像的尺寸`imgsz`、NMS(非极大值抑制)的置信度阈值`conf_thres`和IOU(交并比)的阈值`iou_thres`。
接下来,调用`attempt_load()`函数加载模型权重文件,并根据设备类型选择计算设备。然后,根据模型的stride值和预测图像尺寸,设置了`stride`和`imgsz`变量的值。
如果使用半精度运算(half precision),则将模型转换为FP16格式。然后,从模型中获取类别名称,并为每个类别随机初始化一个颜色。
这段代码表明了初始化目标检测模型和相关参数的过程。
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