请给我一个python程序,关于怎么实现加载PP_YOLOE_R模型进行目标检测
时间: 2024-10-09 09:13:09 浏览: 10
当然可以,以下是使用PaddleDetection库(PaddleX的一个分支)加载PP-YOLOv3模型进行目标检测的基本Python代码示例。请注意,首先确保已经安装了PaddleDetection和其依赖项,并下载了一个预训练的模型权重文件。
```python
# 导入所需的库
from paddle.io import DataLoader
from paddlex import transforms
from paddlex import models
# 定义数据预处理步骤
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(target_size=(640, 640)), # 调整图片大小
transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转
transforms.Normalize(), # 归一化
])
# 加载模型
model = models.YOLOeTiny(num_classes=80) # 请替换为你的模型类别数,这里是默认的80类(如COCO数据集)
model.load_dict('your_model_weights.pdparams') # 替换为你的模型权重路径
# 创建数据加载器
data_loader = DataLoader(
data_dir='your_data_dir', # 数据目录
mode='test', # 测试模式
batch_size=1, # 批次大小
shuffle=False,
transform=transform,
)
# 开始预测
for img, _, img_info in data_loader:
boxes, scores, labels = model.predict(img) # 返回边界框、置信度和标签
# 对结果进行可视化或其他处理...
```
记得将`your_model_weights.pdparams`和`your_data_dir`替换为实际的模型权重文件路径和数据集目录。