yolov12测试图像

要使用YOLOv12模型进行图像测试，通常需要完成以下几个步骤：环境搭建、模型加载、图像预处理、推理执行以及结果后处理。以下是一个基本的教程，帮助快速上手YOLOv12的图像推理流程。 ### 环境准备 确保你的系统中安装了必要的依赖库，例如PyTorch或ONNX Runtime（取决于你使用的模型格式）。对于YOLO系列模型，官方通常提供基于PyTorch的实现，同时也支持导出为ONNX格式以提高部署效率。你可以通过pip安装相关包： ```bash pip install torch torchvision onnx onnxruntime ``` ### 模型下载与加载 首先，你需要获取YOLOv12的预训练权重文件。这些文件可以从官方GitHub仓库或者论文提供的链接下载。假设你已经下载了`yolov12s.pt`（以small版本为例），可以使用如下代码将其转换为ONNX格式： ```python import torch # 加载预训练的YOLOv12模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolov12s.pt') # 注意这里可能需要调整以匹配YOLOv12的实际路径和结构 # 设置模型为评估模式 model.eval() # 创建一个示例输入张量 (batch_size=1, channels=3, height=640, width=640) dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 导出模型到ONNX格式 torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov12s.onnx", export_params=True, opset_version=13, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'], dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}) ``` ### 图像预处理 在进行推理之前，需要对输入图像进行适当的预处理，包括缩放至固定尺寸、归一化等操作： ```python from PIL import Image import numpy as np import cv2 def preprocess_image(image_path): # 使用PIL读取图片 image = Image.open(image_path).convert('RGB') # 调整大小至640x640 image_resized = image.resize((640, 640), Image.BILINEAR) # 转换为numpy数组并归一化 [0, 255] -> [0, 1] img_np = np.array(image_resized).astype(np.float32) / 255.0 # HWC to CHW img_transposed = img_np.transpose((2, 0, 1)) # 添加batch维度 img_batch = np.expand_dims(img_transposed, axis=0) return img_batch.astype(np.float32) ``` ### 执行推理 接下来，利用ONNX Runtime加载模型并对预处理后的图像执行推理： ```python import onnxruntime as ort # 初始化ONNX运行时会话 ort_session = ort.InferenceSession("yolov12s.onnx") # 获取输入输出名称 input_name = ort_session.get_inputs()[0].name output_name = ort_session.get_outputs()[0].name # 预处理图像 image_data = preprocess_image("path_to_your_image.jpg") # 进行推理 outputs = ort_session.run([output_name], {input_name: image_data}) ``` ### 结果后处理 最后一步是解析模型输出，这通常涉及解码边界框坐标、应用非极大值抑制(NMS)来去除重叠的预测框，并根据置信度阈值筛选最终的检测结果： ```python def postprocess(outputs, confidence_threshold=0.5, iou_threshold=0.4): # 假设输出形状为(batch_size, num_anchors, 84)，其中84=4+1+80（坐标+对象置信度+类别概率） predictions = outputs[0] # 应用sigmoid激活函数于置信度和坐标 boxes = predictions[:, :, :4] scores = predictions[:, :, 4:] # 实现NMS和其他逻辑... # 此处省略具体实现细节 return final_boxes, final_scores, final_classes ``` 以上就是使用YOLOv12模型进行图像测试的基本流程。请注意，实际应用中可能还需要根据具体的模型架构和数据集特性调整预处理和后处理步骤[^1]。