读取yolov4pytorch模型

要读取 YOLOv4 PyTorch 模型，需要先安装 PyTorch 框架。然后可以使用以下代码读取模型：

import torch
from models import Darknet
from utils import load_classes

# 路径和类别文件
model_path = "yolov4.pth"
class_path = "coco.names"

# 加载类别名称
classes = load_classes(class_path)

# 加载模型
model = Darknet("cfg/yolov4.cfg")
model.load_state_dict(torch.load(model_path))
model.eval()

# 测试模型
x = torch.rand(1,3,416,416)
with torch.no_grad():
    y = model(x)
print(y.shape)  # 输出为(1, 255, 13, 13) 

以上代码中，`model_path` 是模型文件路径，`class_path` 是类别名称文件路径。`Darknet` 类定义了 YOLOv4 的模型结构，`load_state_dict` 方法加载模型参数。`load_classes` 方法加载类别名称文件。`model.eval()` 表示模型进入评估模式。最后的测试代码中，`x` 是输入张量，`y` 是输出张量，其形状为 `(batch_size, 255, 13, 13)`，其中 `255` 是预测框的数量（每个格子预测 `3` 个框，每个框包含 `85` 个数值），`13x13` 是网格的大小。