yolov10推理模型代码

YOLOv10的推理模型代码通常会涉及模型的加载、输入处理、前向传播以及结果解读。以下是一个简化版的PyTorch实现，它假定你已经下载了预训练权重并在本地有一个名为`weights.pth`的文件：

import torch
from torchvision.transforms import Compose, Resize, ToTensor
from yolov10 import YOLOv10

# 加载预训练的YOLOv10模型及其配置
model = YOLOv10(weights_path='weights.pth', device=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'))

# 定义输入处理的预处理函数
transform = Compose([
    Resize((640, 640)),  # 输入大小可根据需求调整
    ToTensor(),
])

def infer(image_path):
    # 加载图像并应用预处理
    img = Image.open(image_path)
    img = transform(img)
    
    # 添加通道维度并做一次前向传播
    img = img.unsqueeze(0)
    with torch.no_grad():
        output = model(img)

    # 提取输出中的重要信息，例如预测框和类别
    boxes = output['boxes']
    scores = output['scores']
    classes = output['labels']

    return boxes, scores, classes

# 测试
boxes, scores, classes = infer('your_image_path.jpg')

注意这只是一个基本框架，实际代码可能还需要对输出结果进行后处理，并处理可能出现的多尺度预测等问题。另外，`yolov10.py`模块需要你自己根据YOLOv10的官方文档或GitHub仓库来实现。