yolov8骨干网络改写

根据提供的引用内容，将YOLOv8的骨干网络更换为MobileNetV3可以分为以下5个步骤：

1. 在ultralytics/models/v8文件夹下新建一个yolov8-MobileNetV3.yaml文件。

2. 将MobileNetV3的代码添加到ultralytics/nn/modules/block.py文件末尾。

3. 将Conv_BN_HSwish和MobileNetV3_InvertedResidual这两个类的名字加入到ultralytics/nn/tasks.py中。

4. 修改yolov8-MobileNetV3.yaml，使用MobileNetV3_InvertedResidual和Conv_BN_HSwish构建MobileNetV3主干网络。

5. 开始训练。

具体实现细节可以参考提供的引用内容。

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yolov5改写detect

你可以按照以下步骤来改写 YOLOv5 的 detect.py 文件：

1. 导入所需的库：

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device, time_synchronized

2. 定义 detect 函数：

def detect(weights, img_size=640, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45):
    device = select_device('')
    model = attempt_load(weights, map_location=device)
    model.to(device).eval()

    img = torch.zeros((1, 3, img_size, img_size), device=device)  # 初始化输入图像
    _ = model(img.float()) if device.type != 'cpu' else None  # 确保模型已加载

    # 推理过程
    for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
        img = torch.from_numpy(img).to(device)

yolov5的detect.py改写

引用\[1\]:根据提供的引用内容，您想要了解如何改写yolov5的detect.py文件。根据引用\[1\]中的描述，detect.py文件是用于调用yolov5模型进行目标检测的。根据引用\[2\]中的示例代码，可以看出在detect.py文件中，首先导入了cv2和detect_remake模块，然后创建了一个VideoCapture对象来读取视频流。接下来，创建了一个yolo_detector对象，并在循环中调用其run方法来获取目标检测结果。如果检测到目标，就在图像上绘制矩形框来标记目标位置，并显示图像。最后，通过按下键盘上的q键来退出循环。根据您的需求，您可以根据具体的要求对detect.py文件进行改写，例如修改模型类型、调整检测结果的输出方式等。希望这些信息对您有所帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOv5 修改detect模块以方便调用（单类型目标）](https://blog.csdn.net/qq_52967097/article/details/122749004)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]