如何下载预训练好的YOLO (.pt)模型？

下载预训练好的YOLO (You Only Look Once) 模型通常需要访问特定的模型仓库或项目网站，因为这些模型通常不会直接包含在基础Python库中。以下是下载预训练YOLO模型的一般步骤：

1. **确定版本和架构**：YOLO有多个版本，比如YOLOv3、YOLOv4等。选择你需要的那个，并确认其使用的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）。例如，对于PyTorch版本，你可能会下载`.pt`文件。

2. **访问官方网站或GitHub**：前往YOLO的官方GitHub仓库（https://github.com Ultralytics/yolov5 或类似），那里通常会提供预训练权重下载链接。

3. **找到合适的文件**：在仓库的"Releases"页面上，查找对应的模型版本，一般会有一个`weights.pt` 或 `yolov5s.pt`这样的文件。

4. **下载并解压**：点击下载链接，将`.pt` 文件保存到本地。如果是压缩包，可以使用解压工具（如WinRAR、7-Zip或tar命令）将其解压。

5. **加载到代码中**：在你的PyTorch项目中，你可以使用`torch.load()`函数加载模型，例如：

   model = torch.load('path/to/your/model.weights.pt', map_location='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

相关问题

使用python写一段代码，使用yolo训练好的.pt模型对文件夹里的图像进行推理，按不同类别推理结果将图像复制到不同类别命名的文件夹中

在Python中，我们可以使用`torch`, `cv2`以及`YOLOv5`库来实现这样的功能。首先需要安装必要的库，如果你还没安装，可以使用pip安装：

pip install torch torchvision opencv-python yolov5

接下来，这里是一个简单的示例，假设我们已经有了一个预训练的`.pt`模型（通常来自于YOLOv5），并且有一个包含图片的文件夹，我们要按照标签将图片分类并复制到对应文件夹下：

import os
import cv2
from PIL import Image
from yolov5.models.common import Detect
from yolov5.utils.general import non_max_suppression

# 加载模型
model = Detect.load_from_path('path_to_your_yolov5_model.pt')

# 图片目录和目标类别文件夹路径
image_dir = 'path_to_images_folder'
output_dirs = {'class_1': 'path_to_class_1_output', 'class_2': 'path_to_class_2_output', ...}  # 类别名对应的输出目录

# 遍历图片文件夹
for img_name in os.listdir(image_dir):
    if img_name.endswith(".jpg") or img_name.endswith(".png"):
        # 读取图片
        img_path = os.path.join(image_dir, img_name)
        img = cv2.imread(img_path)

        # 检测和筛选出物体
        results = model(img)[0]
        boxes, labels, scores = non_max_suppression(results, conf_thres=0.5, iou_thres=0.4)  # 设置阈值调整检测结果

        for box, label in zip(boxes, labels):
            x1, y1, x2, y2 = box.tolist()
            class_label = output_dirs[str(label.item())]

            # 创建类别文件夹如果不存在
            if not os.path.exists(class_label):
                os.makedirs(class_label)

            # 将图片复制到对应类别文件夹
            new_img_path = os.path.join(class_label, f"{img_name}_{label.item()}.jpg")
            cv2.imwrite(new_img_path, img[y1:y2, x1:x2])

        print(f"Processed {img_name}")

如何将yolo训练好的best.pt转变为训练的预权重文件.yaml形式

YOLO (You Only Look Once) 模型通常是以 PyTorch 的 .pt 文件格式保存训练后的最佳模型（如 best.pt）。如果你需要将其转换成更便于部署和管理的 YAML 格式的预训练权重文件，你可以按照以下步骤操作：

1. **加载模型和权重**：
使用 `torch.load` 函数加载 `.pt` 文件：

   import torch
   model = YourYoloModel()  # 替换为你实际的YOLO模型实例
   model.load_state_dict(torch.load('best.pt'))

2. **导出到 YAML**：
将模型的状态字典 (`model.state_dict()`) 转换成 YAML 格式，可以使用第三方库，如 `pyyaml` 或者自定义函数。首先，安装 `pyyaml`：

   pip install pyyaml

然后，你可以这样做：

   import yaml

   state_dict_yaml = yaml.dump(model.state_dict())
   with open('pretrained_weights.yaml', 'w') as file:
       file.write(state_dict_yaml)

现在你已经有了一个名为 `pretrained_weights.yaml` 的 YAML 文件，其中包含了YOLO模型的预训练权重。