yolov5没有best.pt

你好！关于YOLOv5没有best.pt的问题，可能有几种情况导致这种情况发生：

1. 训练过程中没有保存best.pt模型：YOLOv5通常会在训练过程中保存模型的最佳版本，命名为best.pt。如果在训练过程中没有设置相应的保存条件，best.pt文件可能就不会生成。

2. 训练过程中发生错误：如果在训练过程中出现了错误，并且没有正确处理或恢复，那么best.pt文件可能就不会生成。

3. 使用的是预训练模型：有时候，YOLOv5的使用者可能会从预训练模型开始训练，而不是从头开始。在这种情况下，best.pt文件可能不会生成，因为它是在训练过程中根据验证集的表现保存的。

如果您确信应该有一个best.pt文件但找不到它，您可以检查一下训练脚本中是否有相应的保存条件，并确保训练过程中没有出现任何错误。

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python调用yolov7的best.pt

以下是使用Python调用YOLOv7的best.pt的步骤：

1.首先，您需要下载YOLOv7的best.pt权重文件。您可以使用以下命令从GitHub下载：

wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt

2.接下来，您需要安装PyTorch和OpenCV。您可以使用以下命令安装：

pip install torch
pip install opencv-python

3.然后，您可以使用以下Python代码加载模型并进行推理：

import torch
import cv2

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 进行推理
results = model(img)

# 打印结果
print(results.pandas().xyxy[0])

在上面的代码中，我们首先使用`torch.hub.load`函数加载了YOLOv5模型。然后，我们使用OpenCV加载了一张图像。最后，我们使用模型对图像进行了推理，并打印了结果。

python调用yolov5的best.pt

可以使用以下代码调用yolov5的best.pt：

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# Load model
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# Inference
img = torch.zeros((1, 3, 640, 640))
pred = model(img)
pred = non_max_suppression(pred)
print(pred)