rtdetr单独检测一张图片

RTDETR是一种用于图像物体检测和分割的模型，它结合了Transformer架构和检测器的设计。当你想要单独对一张图片进行检测时，可以按照以下步骤操作：

1. **加载模型**：首先需要加载预训练的RTDETR模型及其配置文件，这通常是在深度学习框架（如PyTorch）中完成。

from detectron2.modeling import build_model
model = build_model(config_file="path_to_config.yml")
model.load_state_dict(torch.load("path_to_pretrained_weights.pth"))

2. **输入处理**：将图片转换成模型所需的格式，比如RGB通道、特定尺寸等。你可以使用`model.transform`方法来进行此操作。

import torch
image = ... # Load your image or read from file
input_tensor = model.transform(image)

3. **前向传播**：通过模型进行推理，得到物体的位置和类别信息。

outputs = model(input_tensor)
pred_boxes, pred_classes, _ = outputs["instances"].to("cpu").get_fields()

4. **结果解读**：解析`pred_boxes`和`pred_classes`，它们分别对应预测出的边界框位置和对应的类别标签。