使用mmyolo测试训练好的模型,要怎么输入命令
时间: 2024-09-28 14:10:51 浏览: 107
MMDetection是一个基于PyTorch的流行的目标检测库,其中YOLO(You Only Look Once)是一种常见的目标检测算法。如果你想使用MMDetection中的YOLO模型进行预测,你需要首先安装必要的依赖并加载预训练模型。以下是基本的步骤:
1. 安装MMDetection和依赖:
```
pip install mmdet mmcv torchvision
```
2. 导入所需的模块:
```python
import mmcv
from mmdet.apis import inference_detector, init_model
```
3. 加载训练好的模型(假设模型文件名为yolov3.pth):
```python
model = init_model('yolov3', 'yolov3/latest.pth', device='cuda:0') # 如果你的GPU可用,设备设为'cuda'
```
4. 对图像或视频进行预测:
```python
img = mmcv.imread('image.jpg') # 替换为你的图片路径
result = inference_detector(model, img)
```
`result`将是一个包含每个检测框及其置信度和类别标签的列表。
如果你想要运行脚本进行批量处理,可以读取一个目录下的所有图片:
```python
results = []
img_names = os.listdir('images')
for img_name in img_names:
img = mmcv.imread(os.path.join('images', img_name))
results.append(inference_detector(model, img))
# 或者保存结果到文件:
mmcv.dump(results, 'predictions.pkl')
```
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