物体检测网络YOLO-v6 模型的模型产生的python代码

YOLO-v6（You Only Look Once version 6）是一个先进的物体检测算法，它结合了高效性和准确性。它的Python代码通常涉及以下几个步骤：

1. 导入必要的库：

import torch
from yolov6.models import YOLOv6, YOLOv6Tiny
from yolov6.utils.datasets import LoadImagesAndLabels
from yolov6.utils.general import non_max_suppression, scale_coords

2. 加载预训练模型（如yolov6-tiny或yolov6）：

model = YOLOv6(weights='yolov6.weights', device=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'))

这里假设您已经下载了预训练权重文件。

3. 定义预测函数：

def detect_objects(img_files, conf_thres=0.5, iou_thres=0.4):
    device = next(model.parameters()).device  # 设备设置

    for img_file in img_files:
        img, _ = LoadImagesAndLabels(img_file)  # 加载图片和标签
        img = img[0].unsqueeze(0).to(device)  # 将图像转换成Tensor并添加维度

        outputs = model(img)  # 运行模型
        boxes, scores, labels = [], [], []

        for output in outputs:
            output = non_max_suppression(output, conf_thres=conf_thres, iou_thres=iou_thres)
            boxes.append(output[:, :4])  # 获取边界框
            scores.append(output[:, 4:])  # 获取置信度分数

        boxes = scale_coords(img.shape[2:], boxes[0], img.shape).round()  # 调整坐标到原尺寸
        detections = [{'bbox': box, 'score': score, 'label': label.item()} for box, score, label in zip(*boxes, *scores)]

        # 返回检测结果
        return detections

你可以通过传递一个包含图片路径的列表给`detect_objects`函数来运行检测。