yolov5如何加载本地模型

在使用 YOLOv5 加载本地模型之前，需要先确保已经安装了 YOLOv5 依赖的 PyTorch 库。接下来，可以使用以下代码加载本地模型：

import torch

# 加载本地模型
model = torch.load('path/to/model.pt')

# 将模型设置为推理模式
model.eval()

在上面的代码中，`model.pt` 是本地模型的路径，`torch.load` 方法可以用于加载 PyTorch 模型。加载模型后，需要将其设置为推理模式，以便进行目标检测操作。

接下来，可以使用 YOLOv5 提供的 `detect` 方法进行目标检测。以下是一个简单的示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np
from yolov5.detect import detect

# 加载本地模型
model = torch.load('path/to/model.pt')

# 将模型设置为推理模式
model.eval()

# 打开图片
image = Image.open('path/to/image.jpg')

# 将图片转换为 numpy 数组
image_np = np.array(image)

# 进行目标检测
results = detect(model, image_np)

# 输出检测结果
print(results)

在上面的代码中，`image.jpg` 是需要检测的图片的路径，`detect` 方法可以用于进行目标检测。`detect` 方法需要传入加载的模型和待检测的图片，返回的结果是一个包含检测到的目标的列表。