torch.hub.load加载本地模型可视化显示结果Python代码
时间: 2023-02-27 16:37:30 浏览: 87
这是一个使用 PyTorch 加载本地模型并可视化显示结果的示例代码:
```python
import torch
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
# 假设你有一张图片文件 test.jpg
img = torchvision.transforms.ToTensor()(torchvision.datasets.folder.default_loader("test.jpg"))
output = model(img.unsqueeze(0))
_, predicted = torch.max(output, 1)
# 可视化输出
plt.imshow(img.permute(1, 2, 0))
plt.title("预测: " + str(predicted.item()))
plt.show()
```
这段代码使用了 PyTorch Hub,它是一个在线模型库,允许开发人员通过简单的命令行命令下载模型,并在几行代码内开始使用。这里,我们加载了一个预训练的 ResNet-18 模型,对一张图像进行预测,然后使用 Matplotlib 库可视化图像并显示预测结果。
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Yolov5 pt模型使用 python代码
以下是使用Python代码加载和使用YOLOv5 PT模型的示例:
```python
import torch
import cv2
import numpy as np
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 预处理图像
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img.astype(np.float32) / 255.0
# 推理
results = model(torch.from_numpy(img))
# 可视化结果
results.print()
results.show()
```
在这个示例中,我们首先使用`torch.hub.load`函数从`ultralytics/yolov5`仓库加载YOLOv5 PT模型。我们使用`yolov5s`版本,并在加载时设置`pretrained=True`,以使用预训练的权重。
然后,我们加载图像并将其预处理为适合模型的格式。最后,我们使用加载的模型进行推理,并使用`print`和`show`方法可视化结果。
请注意,这只是一个简单的示例。在实际应用中,您可能需要对结果进行后处理,以提取感兴趣的对象并进行更精确的定位和分类。
yolov5输出结果可视化
你可以使用OpenCV库来可视化YOLOv5的输出结果。首先,将YOLOv5返回的边界框和类别标签提取出来。然后,使用OpenCV的绘制函数将边界框和标签绘制在图像上。以下是一个示例代码:
```python
import cv2
import torch
from utils.general import non_max_suppression
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 推理
results = model(img)
# 非最大抑制
results = non_max_suppression(results.pred, 0.4, 0.5)
# 提取边界框和类别标签
boxes = results.xyxy[0][:, :4].cpu().numpy()
labels = results.xyxy[0][:, -1].cpu().numpy()
# 可视化
for box, label in zip(boxes, labels):
x_min, y_min, x_max, y_max = box.astype(int)
cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (255, 0, 0), 2)
cv2.putText(img, str(label), (x_min, y_min - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Output', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用了`ultralytics/yolov5`库来加载YOLOv5模型,并对图像进行推理。然后使用`non_max_suppression`函数进行非最大抑制,提取边界框和类别标签。最后,使用OpenCV的绘制函数将边界框和标签绘制在图像上,并显示结果图像。你只需要将代码中的`'image.jpg'`替换成你要处理的图像路径即可。