上面得代码用yolov7模型写一下
时间: 2024-01-28 19:04:11 浏览: 32
如果你想使用`yolov7`模型来修改上述代码,你需要做以下更改:
1. 修改导入模块的路径,确保正确导入`yolov7`模型和相关函数。
2. 修改模型加载的方式,使用`torch.load`加载`best.pt`模型。
3. 修改预处理部分的代码,使其与`yolov7`模型的输入要求相匹配。
4. 修改预测结果的处理方式,以适应`yolov7`模型的输出结果。
以下是修改后的代码:
```python
import os
import torch
from PIL import Image
from torchvision.transforms import functional as F
model_path = 'path/to/best.pt' # 替换为生成的best.pt模型的路径
image_folder = 'path/to/image/folder' # 替换为待测试的图片文件夹路径
output_folder = 'path/to/output/folder' # 替换为输出结果的文件夹路径
conf_thres = 0.5 # 置信度阈值
iou_thres = 0.5 # IOU阈值
# 加载模型
model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))['model']
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device).eval()
# 遍历文件夹中的所有图片
for filename in os.listdir(image_folder):
if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif')): # 可根据实际情况修改图片格式
image_path = os.path.join(image_folder, filename)
output_path = os.path.join(output_folder, filename)
# 加载图片并进行预处理
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
img_tensor = F.to_tensor(img).unsqueeze(0).to(device)
# 将输入图像传入模型进行预测
with torch.no_grad():
outputs = model(img_tensor)
# 处理预测结果
# TODO: 根据实际需求,对预测结果进行解析和处理
# 保存输出结果(可根据实际需求进行保存)
outputs.save(output_path)
```
请注意,上述代码仅提供了一个框架,你需要根据实际需求进行相应的修改和处理,以解析并获取预测框的个数。
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