我如何修改yolov5的detect.py文件，使其能够加载.pth模型

您可以按照以下步骤修改 detect.py 文件以加载.pth模型：

1. 打开 detect.py 文件并找到以下代码：

model = attempt_load(weights, map_location=device)  # load FP32 model
imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max())  # check img_size
if half:
    model.half()  # to FP16

2. 将其替换为以下代码：

model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float()  # load model
model.to(device).eval()
imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max())  # check img_size

3. 保存文件并重新运行 detect.py，现在它应该能够加载.pth模型了。

请注意，这只适用于使用 YOLOv5 官方训练脚本训练的模型，如果您使用其他方式训练模型，则可能需要进行一些额外的修改。

相关问题

requirements: 1 package updated per /home/a123/yolo/yolov5/requirements.txt requirements: ⚠️ Restart runtime or rerun command for updates to take effect YOLOv5 🚀 2024-11-27 torch 2.6.0+cpu CPU Traceback (most recent call last): File "/home/a123/yolo/yolov5/detect.py", line 178, in <module> detect() File "/home/a123/yolo/yolov5/detect.py", line 34, in detect model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model File "/home/a123/yolo/yolov5/models/experimental.py", line 118, in attempt_load ckpt = torch.load(w, map_location=map_location) # load File "/home/a123/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 1470, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options, do those steps only if you trust the source of the checkpoint. (1) In PyTorch 2.6, we changed the default value of the `weights_only` argument in `torch.load` from `False` to `True`. Re-running `torch.load` with `weights_only` set to `False` will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. (2) Alternatively, to load with `weights_only=True` please check the recommended steps in the following error message. WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL numpy.core.multiarray._reconstruct was not an allowed global by default. Please use `torch.serialization.add_safe_globals([_reconstruct])` or the `torch.serialization.safe_globals([_reconstruct])` context manager to allowlist this global if you trust this class/function. Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html.

### 解析 YOLOv5 加载权重时出现 `_pickle.UnpicklingError` 的解决方案

当遇到 `torch.load` 导致的 `_pickle.UnpicklingError` 错误时，这通常意味着 PyTorch 版本与保存模型使用的版本不兼容或者存在其他环境配置问题。为了有效解决问题并成功加载预训练权重，可以采取以下措施：

#### 1. 使用 `weights_only=True`

通过设置参数 `weights_only=True` 可以减少潜在的兼容性问题。此选项仅加载模型状态字典而不加载整个模块结构，从而提高了不同环境中加载相同模型的成功率。

import torch

model_weights_path = 'path_to_your_model.pth'
state_dict = torch.load(model_weights_path, map_location='cpu', weights_only=True)[^1]

#### 2. 更新 NumPy 和 PyTorch 至最新稳定版

确保所使用的 Python 环境中的 NumPy 和 PyTorch 是最新的稳定版本。旧版本可能存在 bug 或者与其他库之间的接口定义有所差异，更新这些依赖项有助于消除因版本冲突引发的问题。

pip install --upgrade numpy torch torchvision torchaudio

#### 3. 修改 `.pth` 文件格式

如果上述方法仍无法解决问题，则可能是由于 `.pth` 文件本身存在问题。尝试重新导出该文件或将现有文件转换成更通用的形式（如 `.pt`）。有时官方发布的某些预训练模型可能不适合特定的操作系统或硬件架构，在这种情况下寻找替代资源也是必要的。

#### 4. 调整工作目录下的子包顺序

有报告指出调整安装包列表中某些项目的先后次序也可能帮助解决此类错误。特别是对于那些包含多个相互关联组件的情况来说尤为重要。可以通过修改 `requirements.txt` 来实现这一点。

numpy>=1.19.2,<1.20.0
...
other_packages

以上建议基于实际经验总结而来，并结合了社区反馈以及官方文档说明[^1]。希望这些建议能够协助顺利加载 YOLOv5 预训练权重。

帮我编写yoloe的predict.py程序，调用ppdection中的infer.py的推理文件，输出格式为detect_result = {"category":"6010001","num":12}

YOLOv5 的 `predict.py` 文件主要用于模型预测，它通常会调用 `inference.py` 中的推理函数来进行物体检测。由于这是一个相对复杂的过程，涉及到深度学习框架的API和模型的具体配置，下面是一个简化版的 `predict.py` 示例，假设我们已经在 `inference.py` 中有一个名为 `do_inference` 的函数，该函数接受输入图像并返回检测结果：

import torch
from yolov5.yolov5 import model as yolomodel

# 加载预训练模型
model = yolomodel(['yolov5s', 'yolov5m', 'yolov5l', 'yolov5x'][0]) # 根据实际需要选择模型大小
model.load_from(weights='path/to/weights.pth') # 替换为你的模型权重路径

def do_prediction(image_path):
    # 将图片路径转换为张量
    img = torch.tensor(cv2.imread(image_path)) / 255.0
    img = img.unsqueeze(0)  # 添加 batch dimension

    # 进行推理
    with torch.no_grad():
        output = model(img)

    # 解析输出结果并按照特定格式返回
    detect_result = []
    for box, confidence, class_id in zip(*output):
        if confidence.item() > 0.5:  # 设置阈值筛选高置信度的结果
            detect_result.append({"category": str(class_id), "num": len(box)})
    
    return {"results": detect_result}

# 使用方法示例
image_path = 'example.jpg'
detect_result = do_prediction(image_path)
print(detect_result)  # 输出类似：{"results": [{"category": "6010001", "num": 12}, ...]}

请注意，你需要安装 YOLOv5 库 (`pip install pytorch-yolov5`) 并确保 `cv2` 和其他依赖项已经安装。此外，上述代码仅为基本演示，实际项目中可能还需要处理多尺度输入、非CPU设备运行等细节。