vscode配置yolo环境
时间: 2023-10-09 07:14:55 浏览: 328
要在VS Code中配置YOLO环境,您可以按照以下步骤进行操作:
确保您已经安装了Python和VS Code。
在VS Code中打开您的项目文件夹。
安装Python插件以便在VS Code中使用Python。
创建一个虚拟环境,并激活它。
在虚拟环境中安装YOLO的相关依赖项。您可以使用以下命令安装YOLOX所需的依赖项:
pip install -r requirements.txt
下载YOLOX预训练权重文件(.pth)到您的项目文件夹中。您可以从官方网站或GitHub上找到适合您需求的权重文件。
在VS Code中创建一个
demo.py
文件,并将以下代码复制到文件中:from yolox.data.data_augment import preproc from yolox.exp import get_exp from yolox.utils import postprocess, vis def main(): # 设置YOLOX配置 exp = get_exp("yolox-s") exp.device = "gpu" # 加载权重文件 exp.test_conf = 0.25 exp.nms_conf = 0.45 exp.num_classes = 80 model = exp.get_model() model.load_state_dict(torch.load("your_weight_path/yolox_s.pth")) model = model.cuda() model.eval() # 加载图像并进行预处理 img = cv2.imread("assets/dog.jpg") img, ratio = preproc(img, exp.test_size, (0, 0)) img = img.unsqueeze(0).cuda() # 运行推理 outputs = model(img) outputs = postprocess(outputs, exp, Visualizer()) results = outputs["results"][1] boxes = results.tolist() # 可视化结果 for box in boxes: vis.draw_box( img, box, caption=f"{box[4]:.3f}", color=vis.get_color("person"), thickness=2, ) vis.show(img, win_name="YOLOX") if __name__ == "__main__": main()
将
your_weight_path
替换为您下载的权重文件的路径。
现在,您已经成功配置了YOLO环境。您可以在VS Code中运行demo.py
文件来检测图像中的物体。