yolov7-tiny.pt
时间: 2023-10-10 21:10:52 浏览: 94
yolov7-tiny.pt 是一个训练好的模型文件,它是通过使用yolov7-tiny模型进行训练而生成的。该模型在TensorRT中部署,可以用于目标检测任务。要使用该模型,您需要执行一系列训练和测试的步骤。首先,您可以使用train.py脚本对模型进行训练,设置一些参数如workers、device、batch-size等,并指定数据集、模型配置文件、权重文件等。接下来,您可以使用test.py脚本对训练好的模型进行测试,设置一些参数如数据集、图像尺寸、批量大小、置信度、IOU等。运行这些脚本的命令可以在引用和引用中找到详细的说明。
相关问题
yolov3-tiny.pt
yolov3-tiny.pt是YOLOv3 Tiny模型的权重文件。YOLOv3 Tiny是YOLOv3的一个轻量级版本,适用于计算资源有限的场景。要使用yolov3-tiny.pt进行推断,可以使用PyTorch Hub加载模型并进行批处理推断。以下是一个示例代码:
```python
import torch
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov3', 'yolov3_tiny')
# 加载图像
img = 'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'
# 进行推断
results = model(img)
results.print() # 打印结果
```
这段代码会加载yolov3-tiny.pt权重文件,并对给定的图像进行推断。推断结果可以通过`results.print()`来打印出来。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv3](https://blog.csdn.net/weixin_48167570/article/details/119040407)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
Yolov7-tiny权重
Yolov7-tiny权重可以通过在官方网站下载yolov7-main代码并点击下载yolov7-tiny.pt来获取。该权重文件大小为12MB。如果要在AutoDL中训练,则还需要下载Arial.ttf字体并将其上传到yolov7-main根目录下。训练模型时可以使用以下命令:python train.py --workers 8 --device 0 --batch-size 32 --data data/coco.yaml --img 640 640 --cfg cfg/training/yolov7.yaml --weights '' --name yolov7 --hyp data/hyp.scratch.p5.yaml。[1][2]
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