yolov5lite下载
时间: 2025-06-12 11:44:36 浏览: 8
### 如何下载 YOLOv5Lite 模型或代码
YOLOv5Lite 是一种轻量化的 YOLOv5 模型变体,专为资源受限的设备优化[^1]。以下是获取 YOLOv5Lite 模型或代码的方法:
#### 方法一:从官方仓库下载
如果 YOLOv5Lite 拥有官方 GitHub 仓库,可以直接克隆其代码库。例如,假设仓库地址为 `https://github.com/username/yolov5-lite`,可以运行以下命令来下载代码:
```bash
git clone https://github.com/username/yolov5-lite.git
```
完成克隆后,进入项目目录并安装依赖项:
```bash
cd yolov5-lite
pip install -r requirements.txt
```
#### 方法二:从预训练模型链接下载
许多开发者会在其项目页面提供预训练模型的下载链接。通常这些模型以 `.pt` 或 `.onnx` 格式存储。例如,如果存在一个预训练模型 `best.onnx`,可以通过浏览器直接下载或将链接用于命令行工具如 `wget` 或 `curl`:
```bash
wget https://example.com/path/to/best.onnx
```
#### 方法三:通过 Anaconda 环境安装
如果使用 Anaconda 环境进行开发,可以创建一个新的虚拟环境并安装相关依赖。例如:
```bash
conda create -n yolov5lite python=3.8
conda activate yolov5lite
pip install torch torchvision torchaudio
```
之后,将 YOLOv5Lite 的代码和模型文件放置在同一目录下,并按照提供的教程运行测试脚本。
#### 注意事项
- 如果需要使用 USB 摄像头,确保已正确配置摄像头驱动程序[^1]。
- 在运行 `yolo_test.py` 脚本时,按 `Q` 键关闭程序,按 `S` 键开始或停止检测。
```python
# 示例:加载 ONNX 模型并进行推理
import cv2
import onnxruntime as ort
# 加载 ONNX 模型
session = ort.InferenceSession("best.onnx")
# 读取摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 对帧进行预处理(调整大小、归一化等)
# ...
# 运行推理
outputs = session.run(None, {"input": preprocessed_frame})
# 后处理输出
# ...
cv2.imshow("YOLOv5Lite Detection", frame)
key = cv2.waitKey(1)
if key == ord('q'):
break
elif key == ord('s'):
# 切换状态
pass
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
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