yolox使用yolox_s.pth

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何在YOLOX中使用yolox_s.pth模型文件的问题。用户之前提到过在训练VOC数据集后验证时遇到了错误，并尝试修改YOLOXHead的参数但未解决。现在用户明确询问如何加载和使用这个模型权重，我需要结合之前的引用和YOLOX的文档来给出正确的步骤。 首先，用户可能已经按照某些教程调整了类别数，比如将80改为20，但依然报错。这可能是因为除了修改模型结构外，配置文件中类别数也需要同步调整。引用[1]中提到用户修改了yolo.py中的YOLOXHead参数，但问题依旧，说明可能还有其他地方需要修改，比如yolox_voc_s.py里的num_classes设置。因此，在回答中需要强调检查配置文件中的类别数是否正确，确保和模型权重匹配。 其次，用户引用[2]中的demo.py命令使用了best_ckpt.pth.tar，而用户现在想用的是yolox_s.pth。可能需要说明如何正确指定模型路径和配置文件。这里需要指出加载预训练模型时，使用正确的exp_file（如yolox_voc_s.py）和ckpt参数，并确保类别数一致。 另外，用户引用[3]提到模型转换和推理的后处理，可能用户后续需要进行推理或部署，因此需要说明加载模型后的使用步骤，包括图像预处理、推理、后处理（如NMS）等。同时，注意设备选择（GPU或CPU）和置信度阈值设置。 还需要考虑用户可能的错误点，比如类别数不匹配导致维度错误，或者模型结构未正确加载。需要提醒用户检查配置文件和模型权重是否对应，特别是在使用自定义数据集时，确保训练时的配置与推理时一致。 总结步骤应该是：1. 安装环境；2. 准备配置文件和模型权重；3. 加载模型；4. 图像预处理；5. 执行推理；6. 后处理。同时，注意常见问题，如类别数、配置文件路径、设备选择等。最后，生成相关问题帮助用户进一步解决问题。</think>### 如何在YOLOX中加载和使用yolox_s.pth模型权重 #### 一、环境准备 1. 确保已安装YOLOX官方仓库依赖： ```bash git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git cd YOLOX pip3 install -r requirements.txt pip3 install -v -e . ``` #### 二、加载模型的两种方式 ##### 方法1：通过demo.py直接调用（推荐） ```bash python3 tools/demo.py image \ -n yolox-s \ # 指定模型结构 -c /path/to/yolox_s.pth \ # 模型权重路径 --path assets/test.jpg \ # 测试图片路径 --conf 0.25 \ # 置信度阈值 --nms 0.45 \ # NMS阈值 --tsize 640 \ # 输入尺寸 --save_result \ # 保存结果 --device [gpu/cpu] # 设备选择 ``` *注意：若使用自定义数据集训练的权重，需修改对应exp文件中的`num_classes`参数，如`yolox_voc_s.py`中`self.num_classes = 20`（VOC数据集）[^1][^2]。* ##### 方法2：代码手动加载 ```python from yolox.exp import get_exp from yolox.utils import get_model_info # 1. 加载配置文件 exp = get_exp("exps/default/yolox_s.py") # 或自定义exp文件 exp.test_conf = 0.25 # 设置推理参数 exp.nmsthre = 0.45 # 2. 创建模型并加载权重 model = exp.get_model() model.cuda() # 使用GPU ckpt = torch.load("yolox_s.pth", map_location="cuda") model.load_state_dict(ckpt["model"]) # 3. 图像预处理 from yolox.data.data_augment import ValTransform preprocess = ValTransform(legacy=False) img, _ = preprocess(img, None, exp.test_size) # 4. 推理和后处理 outputs = model(img) # 前向传播 from yolox.utils import postprocess outputs = postprocess(outputs, num_classes=exp.num_classes, conf_thre=exp.test_conf, nms_thre=exp.nmsthre) ``` #### 三、常见问题解决 1. **维度不匹配错误**：确保`exp.num_classes`与模型训练时的类别数一致（如VOC数据集需设置为20）[^1] 2. **权重加载失败**：检查是否缺少`model`键，尝试`model.load_state_dict(ckpt["model"])`而非直接加载 3. **输入尺寸错误**：必须保持与训练时相同的分辨率（默认640x640） #### 四、验证流程（以VOC为例） ```bash python3 tools/eval.py \ -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py \ # 必须与训练配置一致 -c yolox_s.pth \ -b 8 \ -d 1 # GPU数量 ```