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yolov5模型加载

时间: 2025-02-12 11:25:15 浏览: 35

### 加载YOLOv5模型为了在Python环境中加载并使用YOLOv5模型，可以采用如下方法： #### 安装依赖库确保安装了必要的依赖项。通常情况下，这涉及到`torch`, `opencv-python`以及其他一些辅助包。 ```bash pip install torch torchvision opencv-python ``` #### 下载预训练权重文件可以从官方仓库获取YOLOv5的不同版本（如yolov5s, yolov5m等）。对于本例来说，假设已经下载了一个名为`yolov5s.pt`的预训练模型[^2]。 #### 编写加载模型代码下面是一个简单的例子来展示如何加载YOLOv5模型以及执行一次推理操作: ```python import cv2 from pathlib import Path import torch def load_model(model_path='path/to/yolov5s.pt'): model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path, force_reload=True) return model def detect_objects(image_file): img = cv2.imread(str(Path.cwd() / image_file)) results = model(img) # 显示预测框和其他信息 results.print() # 可视化结果 result_img = results.render()[0] cv2.imshow("Detected Objects", result_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": model = load_model('./yolov5s.pt') # 调整路径到实际位置 detect_objects('example.jpg') ``` 这段脚本首先定义了两个函数：一个是用于加载指定路径下的YOLOv5模型；另一个则是用来读取图片并对其中的对象进行识别，并显示带有标注框的结果图像[^1]。

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