yolov5 test.py

时间: 2023-09-28 07:14:16 浏览: 130
您可以使用以下代码作为`test.py`文件中的基本模板来测试 YOLOv5 模型: ```python import torch from PIL import Image # 加载模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 选择设备 (CPU 或 GPU) device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') # 将模型移动到所选设备上 model.to(device) # 读取测试图像 image = Image.open('path/to/your/image.jpg').convert('RGB') # 执行推理 results = model(image) # 处理结果 results.print() results.show() # 显示结果 # 保存结果 results.save() # 默认保存在 'runs/detect' 目录下 ``` 请将 `'path/to/your/image.jpg'` 替换为您要测试的图像的实际路径。此代码将使用 YOLOv5 模型对图像进行推理并显示结果。您可以选择将结果保存在 `runs/detect` 目录下。 确保您已经安装了 YOLOv5 所需的依赖项,可以使用以下命令安装: ``` pip install -U git+https://github.com/ultralytics/yolov5.git ``` 希望这可以帮助您进行 YOLOv5 的测试!如果您有其他问题,请随时提问。

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### 回答1: yolov5 的 test.py 文件通常用于对模型进行测试,具体使用方法如下: 1. 准备好测试数据集(一般是图片或视频) 2. 修改 test.py 中的相关参数,如输入图片的路径,输出结果的保存路径等 3. 运行 test.py 脚本:在命令行中进入到 test.py 文件所在的目录,输入 python test.py 即可。 请注意,在使用前请先确保已经安装了所需的库和模型文件。 ### 回答2: Yolov5是一种流行的对象检测模型,它可以检测图像中的物体并预测它们的位置和类别。Yolov5 test.py是一个测试脚本,它可以用来测试已经训练好的Yolov5模型的性能。 首先,你需要安装Yolov5和相关的包。你可以通过以下命令来安装它: !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git %cd yolov5/ !pip install -r requirements.txt 然后,你需要下载已经训练好的权重文件并将其放入“yolov5/runs/train/exp/weights”目录下。你可以从https://github.com/ultralytics/yolov5/releases下载Yolov5的权重文件。 接下来,在测试之前,你应该准备测试数据。你可以将要测试的图像放在“yolov5/inference/images”目录下,或者将要测试的视频文件放在“yolov5/inference/videos”目录下。 现在,你可以运行Yolov5的测试脚本test.py: !python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source inference/images --conf 0.4 在这里,你需要指定已经训练好的权重文件的路径,以便加载模型。你还需要指定要测试的数据路径,并且可以设置阈值以过滤低置信度的检测结果。当脚本运行完成后,你可以在“yolov5/runs/detect”目录下找到测试结果。 ### 回答3: YOLOv5是一个流行的目标检测算法,可以识别图片或视频中的各种物体。Test.py是一个用于测试YOLOv5的Python脚本,其功能是使用预先训练好的模型来检测输入的图像或视频,并输出检测到的物体的种类和位置信息。 以下是使用YOLOv5 Test.py进行目标检测的步骤: 1. 首先需要下载YOLOv5算法和已经训练好的模型。可以从GitHub或官网上下载,下载完成后需要在本地保存。 2. 打开终端或命令行窗口,并切换到保存了YOLOv5 Test.py的目录下。 3. 运行以下命令来进行目标检测: python test.py --weights /best.pt --source 其中,代表已经训练好的模型所在的文件夹路径,best.pt是模型名称;代表要进行目标检测的图像或视频所在的文件夹或文件路径。例如: python test.py --weights /models/best.pt --source /images/test.jpg 4. 运行以上命令后,YOLOv5会自动检测输入图像或视频中的物体,并输出检测结果。如果检测视频,则输出的是一个新的视频文件,其中标记了检测结果。如果检测图片,则会在当前目录下生成新的图片文件,其中标记了检测结果。 总之,YOLOv5 Test.py是一个非常有用的工具,可以用于检测各种物体,支持图像和视频输入,运行简单易用。
### 回答1: yolov5 test.py是用于测试yolov5模型的Python脚本。在运行该脚本时,会加载训练好的yolov5模型,并使用测试集中的图像对模型进行测试,以评估模型的性能和精度。测试结果将被输出并保存到指定的结果文件中。 ### 回答2: Yolov5 test.py是一个用于测试和评估YoloV5模型的Python脚本。YoloV5是一种常用的目标检测算法,可以在图像中检测和识别出多个物体,并为每个物体提供位置和类别信息。该模型采用了一种快速的单阶段(single-stage)检测方法,具有高速度、高效率和准确性的特点。 Yolov5 test.py脚本主要有三个主要功能: 1.测试单张图片:可以使用该脚本测试单张图像文件,并输出检测结果,包括识别的物体位置和类别信息。该功能可以帮助用户验证模型在单张图像上的检测效果,并可以用于调试和优化模型参数。 2.测试多张图片:该脚本还支持对多张图像进行批量测试和评估,并将结果保存到指定的输出文件夹中。该功能可以帮助用户批量处理图像数据,并生成检测结果的汇总报告,以便进一步分析和处理。 3.测试视频:除了图像数据外,Yolov5 test.py还支持对视频数据进行测试和评估。用户可以指定需要检测的视频文件,对视频中的每一帧图像进行检测,并将检测结果输出到指定的输出文件中。 总之,Yolov5 test.py是一个非常有用的工具,可以帮助用户测试和评估YoloV5模型的效果,并为用户提供方便快捷的检测和识别功能。 ### 回答3: yolov5 test.py是YOLOv5目标检测模型的测试代码。YOLOv5是一种用于检测对象的深度学习模型,可检测各种类型的对象,包括人、车辆、动物等。 对于目标检测模型,测试是非常重要的一步,因为在测试阶段,模型需要经过大量的数据验证其准确性和鲁棒性。yolov5 test.py的主要功能是测试训练的YOLOv5模型在给定数据集上的性能,包括准确率、精确度、召回率等输出结果。 具体来说,yolov5 test.py的工作原理是将测试数据集传入训练好的模型,并输出检测结果。检测结果包括检测到的目标数量、对应的类别、置信度得分以及检测框的位置等信息。这些信息可以用来评估模型的性能,并帮助进一步优化模型。 此外,yolov5 test.py还具有一些高级功能,例如基于COCO数据集的平均精度(mAP)分析、多种数据类型的输入支持(图片、视频、Webcam)以及实时检测功能等,这些功能可以满足不同应用场景下的需求。 总之,yolov5 test.py是YOLOv5模型测试的不可或缺的一步,可以帮助我们评估模型的性能,并为后续的优化提供重要参考。
YOLOv8的test.py是用于在已训练好的权重上对测试集进行验证,并打印出一系列指标的脚本。该脚本可以通过调用val.py来实现相同的功能,也可以通过调用utils/metrics.py中的相关函数进行处理。此外,您还可以编写一个名为val_test.py的脚本,其中包含以下内容: python from ultralytics import YOLO model = YOLO("path/best.pt") # 指定权重地址 results = model.val(data="coco128.yaml") # 使用与训练时相同的参数进行验证 这样,您就可以使用val_test.py脚本来进行YOLOv8模型的测试和验证。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【YOLO系列PR、F1绘图】更改v5、v7、v8(附v8训练、验证方式),实现调用val.py或者test.py后生成pr.csv,...](https://blog.csdn.net/LWD19981223/article/details/130327352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [YoloV8的python启动](https://blog.csdn.net/ljlqwer/article/details/129175087)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
YoloV7是目标检测算法YOLO的最新版本,相较于之前的版本,它在模型结构、训练策略和速度等方面都有了较大的改进。test.py文件是用于测试已经训练好的模型的脚本,下面是对test.py文件的详细解释: 1. 导入必要的库和模块 python import argparse import os import platform import shutil import time from pathlib import Path import cv2 import torch import torch.backends.cudnn as cudnn import numpy as np from models.experimental import attempt_load from utils.datasets import LoadStreams, LoadImages from utils.general import check_img_size, check_requirements, check_imshow, \ non_max_suppression, apply_classifier, scale_coords, xyxy2xywh, strip_optimizer, set_logging from utils.plots import plot_one_box from utils.torch_utils import select_device, load_classifier, time_synchronized 这里导入了一些必要的库和模块,比如PyTorch、OpenCV、NumPy等,以及用于测试的模型、数据集和一些工具函数。 2. 定义输入参数 python parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') opt = parser.parse_args() 这里使用Python的argparse库来定义输入参数,包括模型权重文件、输入数据源、推理尺寸、置信度阈值、NMS阈值等。 3. 加载模型 python # 加载模型 model = attempt_load(opt.weights, map_location=device) # load FP32 model imgsz = check_img_size(opt.img_size, s=model.stride.max()) # check img_size if device.type != 'cpu': model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.parameters()))) # run once 这里使用attempt_load()函数来加载模型,该函数会根据传入的权重文件路径自动选择使用哪个版本的YoloV7模型。同时,这里还会检查输入图片的大小是否符合模型的要求。 4. 设置计算设备 python # 设置计算设备 device = select_device(opt.device) half = device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA # Initialize model model.to(device).eval() 这里使用select_device()函数来选择计算设备(GPU或CPU),并将模型移动到选择的设备上。 5. 加载数据集 python # 加载数据集 if os.path.isdir(opt.source): dataset = LoadImages(opt.source, img_size=imgsz) else: dataset = LoadStreams(opt.source, img_size=imgsz) 根据输入参数中的数据源,使用LoadImages()或LoadStreams()函数来加载数据集。这两个函数分别支持从图片文件夹或摄像头/视频中读取数据。 6. 定义类别和颜色 python # 定义类别和颜色 names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names colors = [[np.random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names] 这里从模型中获取类别名称,同时为每个类别随机生成一个颜色,用于在图片中绘制框和标签。 7. 定义输出文件夹 python # 定义输出文件夹 save_dir = Path(increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok)) # increment run (save_dir / 'labels' if opt.save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir 这里使用increment_path()函数来生成输出文件夹的名称,同时创建相应的文件夹。 8. 开始推理 python # 开始推理 for path, img, im0s, vid_cap in dataset: t1 = time_synchronized() # 图像预处理 img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() img /= 255.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 推理 pred = model(img)[0] # 后处理 pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms) t2 = time_synchronized() # 处理结果 for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], f'{i}: ', im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(save_dir / p.name) txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{counter}') + '.txt' if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) label = f'{names[c]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[c], line_thickness=3) if opt.save_conf: with open(txt_path, 'a') as f: f.write(f'{names[c]} {conf:.2f}\n') if opt.save_crop: w = int(xyxy[2] - xyxy[0]) h = int(xyxy[3] - xyxy[1]) x1 = int(xyxy[0]) y1 = int(xyxy[1]) x2 = int(xyxy[2]) y2 = int(xyxy[3]) crop_img = im0[y1:y2, x1:x2] crop_path = save_path + f'_{i}_{c}.jpg' cv2.imwrite(crop_path, crop_img) # 保存结果 if opt.nosave: pass elif dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fourcc = 'mp4v' # output video codec fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0) # 打印结果 print(f'{s}Done. ({t2 - t1:.3f}s)') # 释放资源 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration elif cv2.waitKey(1) == ord('p'): # p to pause cv2.waitKey(-1) 这里使用一个循环来遍历数据集中的所有图像或视频帧,对每张图像或视频帧进行以下操作: - 图像预处理:将图像转换为PyTorch张量,并进行归一化和类型转换。 - 推理:将图像张量传入模型进行推理,得到预测结果。 - 后处理:对预测结果进行非极大值抑制、类别筛选等后处理操作,得到最终的检测结果。 - 处理结果:对每个检测框进行标签和颜色的绘制,同时可以选择保存检测结果的图片或视频以及标签信息的TXT文件。 - 释放资源:根据按键输入决定是否退出或暂停程序。 9. 总结 以上就是YoloV7的测试脚本test.py的详细解释,通过这个脚本可以方便地测试已经训练好的模型,并对检测结果进行可视化和保存等操作。
train.py 是 YOLOv5 中用于训练模型的脚本文件,下面是 train.py 中常用的参数及其详解: - --img-size:指定训练时输入模型的图片尺寸,格式为 <width>x<height>,例如 --img-size 640x480。 - --batch-size:指定训练时的批次大小,即每次迭代训练的样本数量。 - --epochs:指定训练的总轮数。 - --data:指定数据集的配置文件路径,包含数据集的路径、类别数等信息。 - --cfg:指定模型的配置文件路径,包含模型结构的定义和参数设置。 - --weights:指定模型的初始权重文件路径,可以使用预训练模型或者之前训练好的模型作为初始权重。 - --hyp:指定超参数文件的路径,可以用于调整学习率、正则化等超参数。 - --name:指定训练过程中保存模型和日志文件的名称前缀。 - --cache-images:指定是否缓存图片,默认为 False。如果设为 True,则会在内存中缓存所有图片,加快训练速度。 - --device:指定使用的设备,可以是 'cpu' 或者 'cuda'。 - --multi-scale:指定是否使用多尺度训练,默认为 False。如果设为 True,则会随机选择一个尺度进行训练,增加模型的鲁棒性。 - --task:指定训练的任务类型,可以是 'train', 'val', 'test', 'study' 中的一个。'train' 表示正常训练,'val' 表示在验证集上评估模型,'test' 表示在测试集上评估模型,'study' 表示进行模型结构和超参数的研究。 这些是 train.py 常用的参数,你可以根据具体需求来使用和调整这些参数。
### 回答1: yolov5中的test.py和detect.py是两个Python脚本,用于在训练好的模型上进行目标检测。 test.py主要用于测试模型的性能,可以通过设置不同的参数来测试不同的模型,例如模型的大小、批量大小、数据集等。它会输出模型的精度、召回率和F1分数等指标,以及检测结果的可视化图像。 detect.py则是用于实际的目标检测应用,它可以读取图像或视频文件,并在其中检测出目标物体。它也可以设置不同的参数,例如置信度阈值、非极大值抑制等,以控制检测结果的准确性和速度。它会输出检测结果的可视化图像,并可以将结果保存到文件中。 ### 回答2: YOLOv5是一种高效的目标检测算法,它可以在高分辨率下快速、准确地检测多个物体。在YOLOv5中,test.py和detect.py是两个非常重要的文件,下面我就分别对它们进行介绍: 一、test.py test.py是YOLOv5中的一个重要文件,它主要用于在给定的权重下测试模型的精度。 在使用test.py时,需要指定检测的图片或视频路径,还需要输入模型权重路径。同时还可以设置一些参数,例如置信度阈值和非极大值抑制阈值等。test.py还提供了一些可视化的选项,例如显示结果框、预测框、类别等。 使用test.py可以对训练好的模型进行测试,检查它的准确度和可靠性,有助于我们更好地选择和调整模型。 二、detect.py detect.py是YOLOv5中的另一个重要文件,它主要用于在给定的权重下检测图像或视频中的对象。 在使用detect.py时,需要指定待检测文件的路径和需要使用的权重文件。和test.py一样,还可以设置一些参数,例如置信度阈值和非极大值抑制阈值等。不同的是,detect.py可以支持实时摄像头检测,也可以保存检测结果为视频或图片。 detect.py是YOLOv5中非常重要的一个文件,它可以快速、准确地检测出图像或视频中的目标,为后续的处理提供了很大的帮助。 总结: test.py和detect.py是YOLOv5中非常重要的文件,它们分别用于模型测试和目标检测。使用它们可以检查模型的精度和可靠性,也可以实现快速、准确地目标检测。这两个文件的使用非常灵活,可以根据具体的应用场景灵活选择和调整参数。 ### 回答3: yolov5是一种目标检测算法,它的最新版本为yolov5s。其中,yolov5中的test.py和detect.py是两个重要的脚本文件,下面我将分别进行介绍。 1. test.py test.py是yolov5中用于测试的脚本文件。它主要用于将训练得到的模型应用于测试集或者用户上传的图像上,进行目标检测以及预测。该脚本具有较高的灵活性,可以通过命令行设置多个参数,以满足不同情况下的需求。 test.py主要的参数包括: - weights:该参数用于指定模型的权重路径 - source:该参数用于指定待测试的图像源,可以是单张图片、视频文件或者相机输入 - img-size:该参数用于指定输入图像的大小 - conf-thres:该参数用于指定置信度阈值 - iou-thres:该参数用于指定IoU(交并比)阈值 通过运行test.py脚本,我们可以很方便地对模型进行测试,获得目标检测的结果。 2. detect.py detect.py是yolov5中用于检测的脚本文件。它主要用于对单张图片进行目标检测,是test.py的一种特化形式。detect.py的参数设置与test.py类似,也是通过命令行设置。 detect.py主要的参数包括: - weights:该参数用于指定模型的权重路径 - img:该参数用于指定待检测的图像路径 - conf:该参数用于指定置信度阈值 - iou:该参数用于指定IoU阈值 - classes:该参数用于指定待检测的目标类别 使用detect.py脚本可以很方便地对单张图片进行目标检测,给出目标框以及类别信息。 综上所述,test.py和detect.py是yolov5中非常重要的两个脚本文件,它们分别用于测试和检测,具有很高的灵活性和有效性,为yolov5的应用提供了很大的便利性和可靠性。
要将YOLOv7跑通,您需要按照以下步骤进行操作: 1. 首先,您需要安装conda或者miniconda来创建虚拟环境,以隔离出本机环境并避免污染本机的环境。具体的安装方法可以在网络上搜索并按照指引进行安装。[1] 2. 下载YOLOv7的代码库,可以从git上clone整个项目文件夹。在项目文件夹中,有一些重要的文件夹和文件需要注意,如cfg文件夹存放训练所需的网络结构yaml文件,customdata文件夹存放用户自定义数据集,data文件夹存放训练过程中的超参数和训练相关的yaml文件,models文件夹存放定义网络结构的相关python文件和导出模型部署所需的代码,runs文件夹存放训练和测试的权重文件和相关信息,utils文件夹存放一些代码运行中必备的代码,detect.py是用于测试的脚本,requirement.txt是训练和测试所需下载的库,train.py是用于开启训练的脚本。[2] 3. 在创建好的虚拟环境中,使用命令行进入YOLOv7的项目文件夹。然后运行以下命令来创建训练环境: conda create -n yolov7 python=3.7 conda activate yolov7 pip install -r your_yolov7_path/requirement.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 其中,your_yolov7_path是YOLOv7项目文件夹的路径。这些命令将会创建一个名为yolov7的虚拟环境,并安装所需的库。[1] 4. 接下来,您可以尝试运行test.py来测试YOLOv7的功能。具体的运行方式可以根据项目中的说明进行操作。请注意,您可能需要提供测试所需的输入数据和权重文件。[3] 希望以上步骤能够帮助您成功跑通YOLOv7的test.py脚本。如果您遇到任何问题,请随时提问。
根据引用,我了解到Python单元测试工具是用来对Python代码进行测试和验证的工具。通过编写测试用例和使用工具提供的断言方法,可以确保代码的正确性和稳定性。 根据引用[2],在使用Python的Django框架时,如果在配置文件settings.py中配置了文件,但在命令行中输入"python manage.py startapp"却出现错误,可能是配置文件中的错误导致的。 根据引用,如果出现这样的错误,可以先检查配置文件settings.py中是否正确配置了所需文件,这样可以避免一些麻烦。 根据问题中提到的"yolov3 test.py Traceback (most recent call last)",我无法找到与之相关的引用内容。但是根据给出的错误信息,"Traceback (most recent call last)"通常表示最近发生了一个错误,并给出了错误的调用栈信息。这可能是由于代码中的语法错误、模块缺失或其他问题导致的。 为了解决这个问题,建议按照以下步骤进行排查: 1. 检查代码的语法错误,确保代码书写正确。 2. 确保所需的模块已经安装,并且在代码中正确导入。 3. 检查相关的配置文件是否正确配置,并且与代码中的文件路径一致。 4. 尝试通过搜索错误信息或在相关的开发社区中寻求帮助,以了解其他可能的解决方案。 总结:Python单元测试工具是用来对Python代码进行测试和验证的工具。在使用Python的Django框架时,配置文件的错误可能导致一些问题。对于问题中提到的错误信息,我们应该检查代码语法、模块导入和配置文件等方面的问题,并尝试寻求其他的解决方案。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [python-unit-test-tool-comparison:比较Python unittest,nose和py.test](https://download.csdn.net/download/weixin_42133861/18470757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Django 使用python manage.py startapp 出现Traceback (most recent call last)报错问题](https://blog.csdn.net/weixin_46412279/article/details/120398552)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
你可以使用以下代码来运行Yolov5的test.py脚本: python import torch import argparse import yaml from models.experimental import attempt_load from utils.datasets import LoadImages from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords from utils.plots import plot_one_box from utils.torch_utils import select_device def run_yolov5_test(weights, img_size=640): # 设置设备 device = select_device('') # 模型加载 model = attempt_load(weights, map_location=device) imgsz = check_img_size(img_size, s=model.stride.max()) # 数据加载 dataset = LoadImages('path/to/your/images', img_size=imgsz) # 推理 for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 推理 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, 0.4, 0.5) # 可视化 for det in pred: if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3) # 显示图像 cv2.imshow('image', im0s) cv2.waitKey(0) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov5s.pt', help='path to weights file') parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') args = parser.parse_args() run_yolov5_test(args.weights, args.img_size) 请确保根据你的实际情况修改所需的路径和参数。还要记得在运行之前安装所需的依赖,你可以在Yolov5的官方GitHub页面中找到更多关于运行测试脚本的详细说明。
yolov7train.py 是使用 YOLOv7 算法进行目标检测的训练脚本。下面对 yolov7train.py 的主要代码进行简单的解释: 1. 导入相关库 python import argparse import yaml import time import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from models.yolov7 import Model from utils.datasets import ImageFolder from utils.general import ( check_img_size, non_max_suppression, apply_classifier, scale_coords, xyxy2xywh, plot_one_box, strip_optimizer, set_logging) from utils.torch_utils import ( select_device, time_synchronized, load_classifier, model_info) 这里导入了 argparse 用于解析命令行参数,yaml 用于解析配置文件,time 用于记录时间,torch 用于神经网络训练,DataLoader 用于读取数据集,datasets 和 ImageFolder 用于加载数据集,Model 用于定义 YOLOv7 模型,各种工具函数用于辅助训练。 2. 定义命令行参数 python parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data', type=str, default='data.yaml', help='dataset.yaml path') parser.add_argument('--hyp', type=str, default='hyp.yaml', help='hyperparameters path') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300) parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs') parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes') parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training') parser.add_argument('--resume', nargs='?', const='yolov7.pt', default=False, help='resume most recent training') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint') parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch') parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters') parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket') opt = parser.parse_args() 这里定义了许多命令行参数,包括数据集路径、超参数路径、训练轮数、批量大小、图片大小、是否使用矩形训练、是否从最近的检查点恢复训练、是否只保存最终的检查点、是否只测试最终的模型、是否进行超参数进化、gsutil 存储桶等。 3. 加载数据集 python with open(opt.data) as f: data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) train_path = data_dict['train'] test_path = data_dict['test'] num_classes = data_dict['nc'] names = data_dict['names'] train_dataset = ImageFolder(train_path, img_size=opt.img_size[0], rect=opt.rect) test_dataset = ImageFolder(test_path, img_size=opt.img_size[1], rect=True) batch_size = opt.batch_size train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size * 2, num_workers=8, pin_memory=True, collate_fn=test_dataset.collate_fn) 这里读取了数据集的配置文件,包括训练集、测试集、类别数和类别名称等信息。然后使用 ImageFolder 加载数据集,设置图片大小和是否使用矩形训练。最后使用 DataLoader 加载数据集,并设置批量大小、是否 shuffle、是否使用 pin_memory 等参数。 4. 定义 YOLOv7 模型 python model = Model(opt.hyp, num_classes, opt.img_size) model.nc = num_classes device = select_device(opt.device, batch_size=batch_size) model.to(device).train() criterion = model.loss optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=hyp['lr0'], momentum=hyp['momentum'], weight_decay=hyp['weight_decay']) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0=1, T_mult=2) start_epoch = 0 best_fitness = 0.0 这里使用 Model 类定义了 YOLOv7 模型,并将其放到指定设备上进行训练。使用交叉熵损失函数作为模型的损失函数,使用 SGD 优化器进行训练,并使用余弦退火学习率调整策略。定义了起始轮数、最佳精度等变量。 5. 开始训练 python for epoch in range(start_epoch, opt.epochs): model.train() mloss = torch.zeros(4).to(device) # mean losses for i, (imgs, targets, paths, _) in enumerate(train_dataloader): ni = i + len(train_dataloader) * epoch # number integrated batches (since train start) imgs = imgs.to(device) targets = targets.to(device) loss, _, _ = model(imgs, targets) loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() mloss = (mloss * i + loss.detach().cpu()) / (i + 1) # update mean losses # Print batch results if ni % 20 == 0: print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, Batch {i}/{len(train_dataloader) - 1}, lr={optimizer.param_groups[0]["lr"]:.6f}, loss={mloss[0]:.4f}') # Update scheduler scheduler.step() # Update Best fitness with torch.no_grad(): fitness = model_fitness(model) if fitness > best_fitness: best_fitness = fitness # Save checkpoint if (not opt.nosave) or (epoch == opt.epochs - 1): ckpt = { 'epoch': epoch, 'best_fitness': best_fitness, 'state_dict': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict() } torch.save(ckpt, f'checkpoints/yolov7_epoch{epoch}.pt') # Test if not opt.notest: t = time_synchronized() model.eval() for j, (imgs, targets, paths, shapes) in enumerate(test_dataloader): if j == 0: pred = model(imgs.to(device)) pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6) else: break t1 = time_synchronized() if isinstance(pred, int) or isinstance(pred, tuple): print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, test_loss={mloss[0]:.4f}, test_mAP={0.0}') else: pred = pred[0].cpu() iou_thres = 0.5 niou = [iou_thres] * num_classes ap, p, r = ap_per_class(pred, targets, shapes, iou_thres=niou) mp, mr, map50, f1, _, _ = stats(ap, p, r, gt=targets) print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, test_loss={mloss[0]:.4f}, test_mAP={map50:.2f} ({mr*100:.1f}/{mp*100:.1f})') # Plot images if epoch == 0 and j == 0: for i, det in enumerate(pred): # detections per image img = cv2.imread(paths[i]) # BGR img = plot_results(img, det, class_names=names) cv2.imwrite(f'runs/test{i}.jpg', img) if i == 3: break 这里进行了多个 epoch 的训练。在每个 epoch 中,对于每个批量的数据,先将数据移动到指定设备上,然后计算模型的损失函数,并进行反向传播和梯度下降。在每个 epoch 结束时,更新学习率调整策略和最佳精度,保存当前的检查点。如果 opt.notest 为 False,则进行测试,并输出测试结果。最后,如果是第一个 epoch,则绘制部分图像用于可视化。
要运行YOLOv7的测试代码test.py,您需要按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保您的计算机已经安装了所需的类库。您可以根据\[1\]中提供的链接下载所需的依赖类库。 2. 接下来,您需要下载YOLOv7的源码。您可以按照\[2\]中的说明下载源码。 3. 然后,您还需要下载预训练模型和数据集。您可以根据\[2\]中的说明下载所需的预训练模型和数据集。 4. 在下载完源码、预训练模型和数据集后,您可以使用VSCode打开项目文件夹。 5. 打开test.py文件,并按下F5键运行代码。请确保您的Python环境中已经安装了所需的类库。 6. 运行结果将保存在runs\test\exp目录下。 如果在运行过程中遇到以下问题,您可以尝试解决: 5.1 若提示页面文件太小,无法完成操作,则需要调高虚拟内存大小。您可以按照\[3\]中的说明打开系统高级设置,并调整虚拟内存大小。 5.2 若提示错误:BrokenPipeError,您可以将utils/datasets.py文件中的第87行的num_workers设置为0,然后重新运行代码。 希望以上信息对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [YOLO7环境搭建、代码测试](https://blog.csdn.net/maerdym/article/details/125841657)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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