怎样加载yolov5的预训练模型,并在模型的输入和输出包装一个permute层
时间: 2024-10-15 18:16:27 浏览: 7
YOLOv5(You Only Look Once Version 5)是一种先进的目标检测框架,其预训练模型通常是以`.pt`(PyTorch文件)的形式提供的。要在YOLov5中加载预训练模型并在输入和输出处插入`permute`层,你需要做以下几个步骤:
1. 首先,安装YOLov5库:
```bash
pip install pyyaml==5.4
pip install fastai>=2.3.1
pip install -qr https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5.pth#egg=yolov5[all]
```
2. 导入必要的模块和函数:
```python
import torch
from yolov5.models.common import Detect
from torchvision.transforms.functional import permute
```
3. 加载预训练模型(如`yolov5s.pt`为例):
```python
model_path = 'path/to/yolov5s.pt' # 替换为实际模型路径
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) # 加载模型
```
4. 在模型的输出(`outputs`)上应用`permute`层,通常YOLOv5的输出格式已经是通道最后的(CHW),但如果需要BCHW格式,可以这样做:
```python
def permute_output(outputs):
return [permute(output, (2, 0, 1)) for output in outputs]
model.postprocess = permute_output # 更新模型的postprocess方法
```
现在,每次模型预测后,输出就会经过`permute`层将通道顺序改变到BCHW。
```python
# 对新输入执行检测
img = ... # 输入图像
inference_results = model(img) # 检测结果
```