from ultralyticsplus import YOLO, render_result # load model model = YOLO('keremberke/yolov8s-table-extraction') # set model parameters model.overrides['conf'] = 0.25 # NMS confidence threshold model.overrides['iou'] = 0.45 # NMS IoU threshold model.overrides['agnostic_nms'] = False # NMS class-agnostic model.overrides['max_det'] = 1000 # maximum number of detections per image # set image image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg' # perform inference results = model.predict(image) # observe results print(results[0].boxes) render = render_result(model=model, image=image, result=results[0]) render.show()出现这个问题TypeError: hf_hub_download() got an unexpected keyword argument 'token'怎么解决
时间: 2024-04-05 22:34:44 浏览: 18
这个问题可能是由于您正在使用旧版本的`huggingface_hub`包而导致的,该版本不支持`token`参数。可以尝试更新`huggingface_hub`包到最新版本来解决此问题。您可以通过运行以下命令来更新:
```
pip install --upgrade huggingface_hub
```
如果您已经安装了最新版本,并且仍然遇到此问题,请确保您正在正确地使用`hf_hub_download()`函数,并且没有传递不支持的参数。
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from ultralyticsplus import YOLO, render_result # load model model = YOLO('keremberke/yolov8s-table-extraction') # set model parameters model.overrides['conf'] = 0.25 # NMS confidence threshold model.overrides['iou'] = 0.45 # NMS IoU threshold model.overrides['agnostic_nms'] = False # NMS class-agnostic model.overrides['max_det'] = 1000 # maximum number of detections per image # set image image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg' # perform inference results = model.predict(image) # observe results print(results[0].boxes) render = render_result(model=model, image=image, result=results[0]) render.show()
您这段代码使用了一个名为`ultralyticsplus`的Python包,该包似乎是由`ultralytics`公司开发的。这个包似乎是一个YOLO目标检测模型的封装,用于检测表格。
但是,我注意到您并没有提出任何问题。如果您有任何问题或需要更多帮助,请告诉我具体需要什么样的帮助,我会尽力回答您的问题。
if __name__ == '__main__': # Load a model model = YOLO('runs/detect/train60/weights/best.pt')
以上代码段是一个Python脚本的一部分。在这段代码中,首先我们导入了一个YOLO模型,并指定了训练好的权重文件的路径。接下来,我们使用这个模型进行物体检测的操作。这段代码的作用是加载模型,并使用该模型对指定的图片进行物体检测。
引用中的代码段展示了如何使用训练好的权重进行图片检测。我们可以使用命令行工具来运行这个脚本,指定需要检测的图片路径、权重文件路径以及置信度阈值。
请注意,这是一个代码段,并不是完整的程序。所以在这段代码中,缺少了主程序的入口函数if __name__ == '__main__'。这个条件判断语句通常用于指定当这个脚本作为主程序运行时执行的操作。
在这个代码段中,我们加载了一个YOLO模型,并指定了训练好的权重文件的路径。这个权重文件包含了模型在训练过程中学到的参数。通过加载这个权重文件,我们可以使用这个模型进行物体检测。
需要注意的是,这个代码段中的权重文件路径是相对路径,具体路径可能需要根据实际情况进行修改。此外,这个代码段中的YOLO模型的初始化可能还需要其他参数,比如类别数和类别名称等。
综上所述,这段代码的作用是加载一个YOLO模型,并使用该模型对指定的图片进行物体检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Ubuntu 18.04 YOLOv5 ros_yolo 环境配置 数据集标注](https://blog.csdn.net/weixin_43563233/article/details/114385130)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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