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。

相关问题

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)

yolov8 test.py

YOLOv8的test.py是用于在已训练好的权重上对测试集进行验证，并打印出一系列指标的脚本。该脚本可以通过调用val.py来实现相同的功能，也可以通过调用utils/metrics.py中的相关函数进行处理。此外，您还可以编写一个名为val_test.py的脚本，其中包含以下内容：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("path/best.pt") # 指定权重地址
results = model.val(data="coco128.yaml") # 使用与训练时相同的参数进行验证

这样，您就可以使用val_test.py脚本来进行YOLOv8模型的测试和验证。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【YOLO系列PR、F1绘图】更改v5、v7、v8（附v8训练、验证方式），实现调用val.py或者test.py后生成pr.csv，...](https://blog.csdn.net/LWD19981223/article/details/130327352)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YoloV8的python启动](https://blog.csdn.net/ljlqwer/article/details/129175087)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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