yolov5s-cls.pt 下载

时间: 2023-12-07 21:39:04 浏览: 230
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这是属于yolov5s.pt的权重文件，放到根目录下

YOLOv5s-cls.pt 是一个预训练的模型文件，用于目标检测和分类任务。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以快速准确地检测图像中的物体，并且可以同时进行分类和定位。YOLOv5s-cls.pt 是其中一个较小的模型，适合在计算资源有限的情况下使用。 如果您需要下载 YOLOv5s-cls.pt 模型文件，可以在以下链接中找到它：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s-cls.pt 请注意，该模型文件是由 Ultralytics 公司开发的，仅供学术研究和非商业用途使用。如果您需要商业使用，请联系 Ultralytics 公司获取授权。
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yolov5s.pt

yolov5s model
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yolov5s.pt资源，可下载

YOLOv5s.pt是一个深度学习模型的权重文件，它属于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测算法。YOLO是一种实时的物体检测系统，以其高效和准确的特性在计算机视觉领域广受欢迎。YOLOv5是YOLO系列的最新版本，由 ...

yolov5里test.py的运行代码

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....

import torch from djitellopy import Tello import cv2 import numpy as np import models from models import yolo def get_model(): # 假设 'yolov5s.yaml' 是 yolov5s 模型的定义文件的路径 model = models.yolo.Model('models/yolov5s.yaml') checkpoint = torch.load('weights/yolov5s.pt') model.load_state_dict(checkpoint['model']) model.eval() return model def preprocess_frame(img): img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (640, 640)) # 将图像大小调整为模型的输入大小 img = img / 255.0 # 将像素值归一化到 [0, 1] img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 将图像从 HWC 格式转换为 CHW 格式 img = torch.from_numpy(img).float() # 将 Numpy 数组转换为 PyTorch 张量 img = img.unsqueeze(0) # 增加一个批量维度 return img def process_frame(model, img): img_preprocessed = preprocess_frame(img) results = model(img_preprocessed) # 处理模型的输出 results = results[0].detach().cpu().numpy() # 将结果从 GPU 移动到 CPU 并转换为 Numpy 数组 for x1, y1, x2, y2, conf, cls in results: # 将坐标从 [0, 1] 范围转换回图像的像素坐标 x1, y1, x2, y2 = x1 * img.shape[1], y1 * img.shape[0], x2 * img.shape[1], y2 * img.shape[0] # 在图像上画出边界框 cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (255, 0, 0), 2) # 在边界框旁边显示类别和置信度 cv2.putText(img, f'{int(cls)} {conf:.2f}', (int(x1), int(y1) - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Tello with YOLOv5', img) return cv2.waitKey(1) def main(): tello = Tello() tello.connect() tello.streamon() frame_read = tello.get_frame_read() model = get_model() frame_skip = 2 # 每两帧处理一次 counter = 0 while True: if counter % frame_skip == 0: # 只处理每两帧中的一帧 img = frame_read.frame process_frame(model, img) counter += 1 cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main() 修改这段代码

checkpoint = torch.load('weights/yolov5s.pt') model.load_state_dict(checkpoint['model']) model.eval() return model def preprocess_frame(img): img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv...

现有两个训练好的yolov5s的模型，一个是insulator.pt是专门用来识别绝缘子的，另一个是defect.pt是专门用来识别绝缘子上的破损的。我需要搭建一个flask框架，来做一个用于识别绝缘子上的破损的服务器。现在的思路是，用户向我的服务器发送一张图片，我的服务器先用insulator.pt识别出图中绝缘子的位置，将其裁剪出来，然后再用defect.pt识别出上面是否有破损，最后返回给用户yes or no，如果是yes的话还需要标出破损的位置。请给出搭建这个服务器的每一个具体代码，具体步骤，以保证可以让一个没接触过电脑的人也能根据你的步骤完美的搭建出一个这样的服务器。基于python的flask框架，我的电脑上有postman这个软件。

在这个任务中，我们需要下载两个模型：insulator.pt 和 defect.pt。将它们放在一个名为 models 的文件夹中。 3. 编写 Python 脚本 接下来，我们需要编写 Python 脚本来完成以下任务： - 接受用户上传的图片； - ...

用yolov5s训练完自己的模型后怎么计算fps

model = attempt_load('models/yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu')) # Initialize video capture cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # Read frame from video ret, frame = cap.read() # ...

上述表述和我下载的官方代码不一样，以下是我截取的部分源代码，请重新整理if name == 'main': 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') # file/folder, 0 for webcam 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('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 ...

yolov5_cls_trt

首先需要使用gen_wts.py脚本将yolov5s.pt模型文件转换为yolov5s.wts权重文件。然后使用yolov5_det.exe执行以下命令来生成.engine文件：yolov5_det.exe -s yolov5s.wts yolov5s.engine s。生成.engine文件后，可以...
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yolov7 test.py详解

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_...

能帮我改一下yolov5里的detect.py让它可以打开摄像头

weights = 'yolov5s.pt' device = select_device('') model = attempt_load(weights, map_location=device) # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取视频流 ret, frame = cap.read() # 将...

kaggle yolov5

python /kaggle/working/yolov5-yuan/classify/train.py --model yolov5s-cls.pt --data /kaggle/input/f1-msr/f1_msr --epochs 10 --project runs 在训练过程中，您可以关注top1-acc和top5-acc这两个指标，它们...

上位机调用yolov5

model = attempt_load('weights/yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu')).autoshape() # 输入图像 image_path = 'path/to/your/image.jpg' img = Image.open(image_path) img = letterbox(img, new_shape=...

yolov5导出ONNX

python export_cls.py --weights yolov5s-cls.pt --include onnx --dynamic 这将生成一个原始的ONNX模型文件。 2. 使用Python代码加载原始的ONNX模型： python import torch import onnx output_path = ...

yolov5图像分类

- 多GPU训练（使用DDP）：python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 4 --master_port 1 classify/train.py --model yolov5s-cls.pt --data imagenet --epochs 5 --img 224 --device 0,1,2,3\[3\] ...

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