yolov7 test main函数

对不起，我不是一个能够编译和运行代码的环境。但我可以帮你解答关于 YOLOv7 的问题。YOLOv7 是一种目标检测算法，它是在 YOLOv3 的基础上进行改进的。它使用了更深的 Darknet-53 网络作为特征提取器，并采用了一些技巧来提高检测精度和速度。

在 YOLOv7 中，主要的测试函数通常被命名为 `test()` 或 `main()`。这个函数的目的是加载训练好的模型权重，并对测试集或输入图像进行目标检测。具体的实现代码会因不同的框架和实现方式而有所差异。

如果你想了解更多关于 YOLOv7 的实现细节，建议查阅相关文档、论文或开源代码库，这样可以更具体地了解如何编写 YOLOv7 的测试主函数。

相关问题

yolov8模型权重文件

要获取YOLOv8模型的权重文件，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在YOLOv8的主目录下，新建一个推理文件v8_train.py。您可以使用以下代码作为参考：

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    # 加载模型
    model = YOLO("./v8_cfg/yolov8n-test.yaml")
    # 从头开始构建一个新模型
    results = model.train(data="data.yaml", epochs=500, model="yolov8n-test.yaml", imgsz=640, batch=30, workers=2)

2. 运行改进的模型时，可能会发现无法加载预训练权重。原因是YOLOv8模型只能加载.pt或.yaml类型的权重文件，不能同时加载两者。所以我们需要选择加载.yaml类型的权重文件。您可以在yolov8->ultralytics->yolo->engine->model.py->def _new函数中插入以下代码，以加载预训练权重进行迁移学习（如果不想使用预训练权重从零开始训练，则可以将代码注释掉）：

""" 添加代码bug """
ckpt = torch.load('yolov8n.pt')
csd = ckpt['model'].float().state_dict()
csd = intersect_dicts(csd, self.model.state_dict())
self.model.load_state_dict(csd, strict=False)
print(f'Transferred {len(csd)}/{len(self.model.state_dict())} items')
""" 添加代码bug """

具体插入位置可以参考提供的图片。

根据引用中的资料，您还可以通过训练模型和生成权重文件的步骤来获得YOLOv8模型的权重文件。这个过程包括配置YOLOv8的环境、准备训练数据集、训练权重文件以及使用模型进行预测。

希望以上信息对您有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Yolov8改进模型后使用预训练权重迁移学习训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_44957800/article/details/130421475)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLOV8进行疲劳驾驶检测（一）训练模型和生成权重文件](https://blog.csdn.net/m0_47211450/article/details/130883791)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

c++调用yolov5模型

要在C++中调用Yolov5模型，可以使用以下步骤：

1. 安装OpenCV和Libtorch库。OpenCV用于图像处理，Libtorch用于深度学习模型的加载和预测。

2. 下载并加载Yolov5模型。可以使用PyTorch将预训练的Yolov5模型转换为Libtorch格式，然后在C++中加载它们。加载模型时，需要指定输入图像的大小和通道数，并设置模型的推理模式为eval。

3. 准备输入图像。将输入图像读入内存并转换为Libtorch张量。

4. 运行模型。将输入张量传递给模型，并使用forward函数进行推理。模型将返回一个输出张量，其中包含检测到的物体的位置和类别。

5. 解析输出结果。从输出张量中提取检测结果，并将它们绘制到图像上，或者将它们输出到控制台。

这里是一个简单的示例代码，演示如何加载Yolov5模型并运行它：

#include <torch/script.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // Load model
    torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("yolov5s.pt");

    // Input image size
    const int input_size = 640;

    // Input channels
    const int input_channels = 3;

    // Set model to evaluation mode
    module.eval();

    // Prepare input image
    cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");
    cv::resize(image, image, cv::Size(input_size, input_size));
    cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB);
    torch::Tensor input_tensor = torch::from_blob(image.data, {1, input_size, input_size, input_channels}, torch::kByte);
    input_tensor = input_tensor.permute({0, 3, 1, 2}).to(torch::kFloat).div(255);

    // Run model
    std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
    inputs.push_back(input_tensor);
    torch::Tensor output_tensor = module.forward(inputs).toTensor();

    // Parse output results
    const int num_classes = 80;
    const float conf_threshold = 0.5;
    const float nms_threshold = 0.5;
    std::vector<cv::Rect> boxes;
    std::vector<int> classes;
    std::vector<float> scores;
    auto output = output_tensor.squeeze().detach().cpu();
    auto idxs = output.slice(1, 4, 5).argmax(1);
    auto confs = output.slice(1, 4, 5).index_select(1, idxs).squeeze();
    auto mask = confs.gt(conf_threshold);
    auto boxes_tensor = output.slice(1, 0, 4).masked_select(mask.unsqueeze(1).expand_as(output.slice(1, 0, 4))).view({-1, 4});
    auto scores_tensor = confs.masked_select(mask).view({-1});
    auto classes_tensor = output.slice(1, 5).masked_select(mask).view({-1});
    torch::Tensor keep = torch::empty({scores_tensor.size(0)}, torch::kBool);
    torch::argsort(scores_tensor, 0, true, keep);
    auto keep_vec = keep.cpu().numpy();
    for (int i = 0; i < keep_vec.shape[0]; i++) {
        int index = keep_vec[i];
        int cls = classes_tensor[index].item<int>();
        float score = scores_tensor[index].item<float>();
        cv::Rect box;
        box.x = boxes_tensor[index][0].item<int>();
        box.y = boxes_tensor[index][1].item<int>();
        box.width = boxes_tensor[index][2].item<int>() - box.x;
        box.height = boxes_tensor[index][3].item<int>() - box.y;
        boxes.push_back(box);
        classes.push_back(cls);
        scores.push_back(score);
    }

    // Non-maximum suppression
    std::vector<int> indices;
    cv::dnn::NMSBoxes(boxes, scores, conf_threshold, nms_threshold, indices);

    // Draw detection results
    for (int i = 0; i < indices.size(); i++) {
        int idx = indices[i];
        cv::rectangle(image, boxes[idx], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        cv::putText(image, cv::format("%s %.2f", "class", scores[idx]), cv::Point(boxes[idx].x, boxes[idx].y - 10), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    // Display detection results
    cv::imshow("Detection", image);
    cv::waitKey();

    return 0;
}

其中，test.jpg是输入图像的文件名，yolov5s.pt是预训练的Yolov5模型文件名。在该代码中，我们使用OpenCV对输入图像进行处理，并使用Libtorch加载和运行模型，最终将检测结果绘制到图像上。