yolov5训练好的模型怎么调用

感谢您的提问！调用Yolov5训练好的模型需要执行以下步骤：

1. 从GitHub上下载Yolov5源代码：https://github.com/ultralytics/yolov5

2. 安装Python3和必要的依赖项：pytorch, torchvision, pyyaml等

3. 在命令行中执行以下代码以使用预先训练的权重进行推理：

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source path/to/image/or/video

4. 若要使用自己的训练权重进行推理，需将权重文件放在``yolov5/runs/expX/weights``目录下，并执行以下命令：

python detect.py --weights runs/expX/weights/best.pt --img 640 --conf 0.25 --source path/to/image/or/video

其中，``expX``是您在训练时使用的实验名称，``best.pt``是您训练得到的最佳权重文件。

希望这些信息可以帮助您调用Yolov5训练好的模型！

相关问题

yolov5训练好的模型调用

要使用训练好的 YOLOv5 模型进行推理，需要安装 PyTorch 和 YOLOv5 代码库，并且将训练好的权重文件加载到模型中。首先，你需要在 PyTorch 中加载 YOLOv5 模型，然后使用模型的 forward() 方法进行推理。下面是一个示例代码：

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import LoadImages
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.plots import plot_one_box

# 加载模型权重文件
model = attempt_load('path/to/weights.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# 加载测试图片
img = LoadImages('path/to/test/image.jpg', img_size=model.img_size)

# 进行推理
for path, img, im0s, vid_cap in img:
    # 将图片转换成 PyTorch 张量
    img = torch.from_numpy(img).to(model.device).float() / 255.0
    img = img.unsqueeze(0)

    # 使用模型进行推理
    pred = model(img)

    # 进行非极大值抑制
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.3, iou_thres=0.6)

    # 将预测框的坐标转换到原图尺寸
    for i, det in enumerate(pred):
        if len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()

            # 绘制预测框
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                c = int(cls)
                label = f'{model.names[c]} {conf:.2f}'
                plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=model.colors[c], line_thickness=3)

    # 显示结果
    cv2.imshow('result', im0s)
    cv2.waitKey(0)

上述代码中，需要注意的是：

- `path/to/weights.pt` 是训练好的权重文件路径，需要根据实际情况进行修改。
- `path/to/test/image.jpg` 是测试图片路径，需要根据实际情况进行修改。
- `conf_thres` 和 `iou_thres` 是非极大值抑制的阈值，需要根据实际情况进行调整。
- `model.names` 是 YOLOv5 模型的类别名称列表，需要根据实际情况进行修改。
- `model.colors` 是 YOLOv5 模型的类别颜色列表，需要根据实际情况进行修改。

C++ 调用yolov5训练好的模型

要在 C++ 中调用 YOLOv5 训练好的模型，需要使用一个深度学习框架，例如 PyTorch 或 TensorFlow，来加载模型并进行推理。

以下是一些步骤：

1. 安装 PyTorch（或 TensorFlow）和相应的 Python 包。
2. 加载训练好的 YOLOv5 模型，并将其导出为 TorchScript 格式（.pt 文件），这可以通过运行以下命令来完成：

python models/export.py --weights path/to/weights.pt --img-size 640 --batch-size 1

3. 在 C++ 代码中使用 Torch C++ API 加载 TorchScript 模型，并进行推理。以下是一个示例代码：

#include <torch/script.h> // 包含 Torch C++ API 头文件
#include <iostream>
#include <memory>

int main() {
  // 加载 TorchScript 模型
  std::shared_ptr<torch::jit::script::Module> module = torch::jit::load("path/to/model.pt");

  // 创建一个张量作为输入
  torch::Tensor input_tensor = torch::ones({1, 3, 640, 640});

  // 进行推理
  at::Tensor output = module->forward({input_tensor}).toTensor();

  std::cout << output << std::endl; // 输出结果
}

请注意，以上代码只是一个示例，具体实现可能会因为需要加载的模型和输入数据的不同而有所变化。