怎样加载yolov5的本地yolov5s.pt模型，并在模型的输入和输出包装一个permute层的完整代码

要在PyTorch中加载YOLOv5的本地`yolov5s.pt`模型并添加一个`permute`层，首先需要安装相关的库，如`torch`, `torchvision`, 和`yolov5`。如果你还没有安装，可以使用以下命令：

pip install torch torchvision yolov5

接下来，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入必要的模块：

import torch
from torch.hub import load_state_dict_from_url
from torchvision.transforms import functional as F
from PIL import Image
from yolov5.models.common import Detect

2. 加载预训练模型，注意这一步不会包含`permute`层：

model = load_state_dict_from_url('https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v2.0/yolov5s.pt', map_location='cpu')
model = model['model']  # 获取模型部分

3. 创建一个新的函数，将`Detect`层包裹在`permute`层中：

def add_permute_layer(model):
    def forward(image):
        # 添加permute层转换通道顺序，因为通常YOLO模型期望BGR输入
        image = F.permute(image, (2, 0, 1))
        
        # 进行前向传播
        pred = model(image)
        
        # 恢复通道顺序（如果必要）
        if isinstance(pred, list) and len(pred) == 3:  # YOLOv5s有三种输出
            for i in range(3):
                pred[i] = F.permute(pred[i], (2, 0, 1))
        else:
            pred = F.permute(pred, (2, 0, 1))

        return pred
    return forward

# 将新的前向函数应用到模型上
model_with_permute = add_permute_layer(model)

现在，`model_with_permute`是一个封装了`permute`层的YOLOv5模型，可以直接接受RGB图像作为输入。