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
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接下来，你可以按照以下步骤操作：

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
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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
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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)
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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。