yolov8跑rtdetr
时间: 2025-02-22 19:29:38 浏览: 52
### 如何在YOLOv8中实现RTDETR模型
#### 创建并配置环境
为了确保能够顺利运行RTDETR模型,建议创建一个新的虚拟环境来管理依赖项。可以使用`conda`或`venv`工具。
```bash
conda create -n rtdetr_env python=3.9
conda activate rtdetr_env
pip install ultralytics
```
#### 编写Python脚本以加载和预测图像
编写一个名为`run_RTDETR.py`的文件,在其中导入必要的库,并按照以下方式定义代码逻辑:
```python
from ultralytics import RTDETR
import cv2
from PIL import Image
def main():
# 初始化RT-DETR大尺寸预训练模型
model = RTDETR('rtdetr-l.pt')
# 打印有关所使用的具体模型的信息
model.info()
# 使用PIL读取图片作为输入源
img_path = "figures/bus.jpg"
image = Image.open(img_path)
# 对给定的图片执行推理操作并将结果保存下来
predictions = model.predict(source=image, save=True)
if __name__ == "__main__":
main()
```
这段程序首先会初始化一个基于COCO数据集的大规模预训练RT-DETR模型实例[^2]。接着通过调用`.info()`函数获取关于该模型的一些基本信息。最后利用传入的一张测试图片来进行对象检测,并自动将带有标注框的结果图存储到磁盘上。
#### 准备待测样本
准备一张用于测试的对象识别图片,将其放置于项目目录下的`figures/`子文件夹内,命名为`bus.jpg`或其他任意名称,只要与上述路径匹配即可。
#### 运行预测命令
如果不想单独编写Python脚本来启动预测过程,则可以直接在命令行界面下键入如下指令完成同样的工作:
```bash
yolo predict model=rtdetr-l.pt source="figures/bus.jpg" --save-txt --exist-ok
```
这条命令将会触发YOLO框架内部集成的支持RT-DETR算法的目标检测流程,并指定要分析的具体图片位置以及额外选项(如是否覆盖已有输出文件)。此方法适用于希望快速验证单次推断效果而不必构建复杂的应用场景的情况[^1]。
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