Namespace(weights='weights/last.pt', source='C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4', output='../inference/output', img_size=640, conf_thres=0.3, iou_thres=0.5, fourcc='mp4v', device='', view_img=False, save_txt=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False) Using CPU /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.container.Sequential' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set `torch.nn.Module.dump_patches = True` and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.conv.Conv2d' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set `torch.nn.Module.dump_patches = True` and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.batchnorm.BatchNorm2d' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set `torch.nn.Module.dump_patches = True` and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.activation.LeakyReLU' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set `torch.nn.Module.dump_patches = True` and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.container.ModuleList' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set `torch.nn.Module.dump_patches = True` and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.pooling.MaxPool2d' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set `torch.nn.Module.dump_patches = True` and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.upsampling.Upsample' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set `torch.nn.Module.dump_patches = True` and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) Traceback (most recent call last): File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/detect.py", line 166, in <module> print(detect()) File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/detect.py", line 50, in detect dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz) File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/utils/datasets.py", line 66, in __init__ assert self.nF > 0, 'No images or videos found in %s. Supported formats are:\nimages: %s\nvideos: %s' % \ AssertionError: No images or videos found in C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4. Supported formats are: images: ['.bmp', '.jpg', '.jpeg', '.png', '.tif', '.dng'] videos: ['.mov', '.avi', '.mp4', '.mpg', '.mpeg', '.m4v', '.wmv', '.mkv'] 有新错误

时间: 2025-07-08 21:31:01 浏览: 6
<think>嗯，用户遇到了一个错误，需要我来帮忙分析解决。首先，看看用户提供的错误信息。主要的问题出现在运行一个基于YOLOv5的人脸检测程序时，程序抛出了一个AssertionError，指出在指定的路径下找不到支持的图像或视频文件。具体来说，路径是C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4，而程序支持的格式包括常见的图片和视频扩展名。 首先，我需要理解这个错误的原因。用户使用的是YOLOv5的代码，可能是YOLOv5-face或者其他变种，用于处理视频文件进行推理。错误信息显示在加载数据时，程序检查了source参数指定的路径，但发现没有符合支持格式的文件。AssertionError触发的条件是self.nF（文件数量）大于0，但显然这里没有找到文件，所以抛出了错误。 接下来，我需要考虑可能的原因。首先，检查文件路径是否正确。用户提供的路径是C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4，可能存在以下几个问题： 1. 文件路径中的斜杠是否正确。虽然Windows通常使用反斜杠，但在Python中正斜杠也是可以接受的，但需要确认路径是否存在。 2. 文件名是否正确，是否有拼写错误，比如扩展名是否正确，比如.mp4是否正确，或者是否有隐藏的额外扩展名，比如.mp4.txt。 3. 文件是否确实存在于该路径下，可能被移动或删除。 4. 文件权限问题，导致程序无法读取该文件。 另外，用户的环境是在Anaconda下的yolov5face环境，使用的是CPU。程序运行时出现了一些关于PyTorch的警告，提示某些类的源代码发生了变化，但这些警告通常不会导致程序崩溃，可能只是提示信息。主要的错误还是AssertionError。 接下来，我需要考虑用户可能的操作步骤是否正确。用户是否正确地调用了detect.py脚本，并传递了正确的参数？从代码中的Namespace参数来看，source参数指定的是视频文件路径，output是输出目录，其他参数如img_size、conf_thres等是模型推理时的参数设置。 可能的解决步骤包括： 1. 确认文件路径是否正确。用户需要检查路径C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4是否存在，特别是注意用户名是否正确，比如lieweiai是否是当前用户的正确用户名。有时候，路径中的用户名可能有拼写错误，比如大小写问题，或者在Windows系统中路径中的用户目录是否实际存在。 2. 检查文件扩展名是否正确。虽然用户提供的文件名是.mp4，但需要确认实际文件的扩展名是否确实是.mp4，而不是其他类似.mov、.avi等，或者是否有多个扩展名，比如26321934-1-192.mp4.mkv。例如，某些情况下，下载的文件可能会带有多余的扩展名。 3. 验证文件是否损坏。用户可以尝试用其他视频播放器（如VLC、Windows Media Player）打开该文件，确认视频是否可以正常播放。如果无法播放，说明文件可能已损坏，需要重新获取。 4. 检查程序支持的视频编解码器。尽管.mp4在支持列表中，但不同的.mp4文件可能使用不同的编码方式。例如，某些H.265编码的视频可能不被OpenCV的VideoCapture支持，而程序可能依赖OpenCV来读取视频。用户可以尝试用OpenCV单独读取该视频文件，测试是否能够打开。 5. 路径中的转义字符问题。虽然用户提供的路径中使用的是正斜杠，这在Python中是允许的，但有时路径中包含特殊字符或空格可能导致问题。不过在这个例子中，路径似乎没有空格或特殊字符，但可以尝试将路径用双引号包裹，或者在代码中使用原始字符串（r''）来避免转义问题。 6. 检查文件权限。确保当前运行程序的用户有权限读取该文件。特别是在某些系统上，桌面文件夹可能有权限限制，需要确认是否有读取权限。 7. 检查源代码中的文件加载逻辑。用户使用的LoadImages类（来自utils/datasets.py）可能存在一些问题，比如对于某些特殊路径的处理不完善。例如，如果路径中包含中文字符或其他特殊字符，可能导致文件无法被正确识别。不过用户提供的路径中没有中文字符，所以这个问题可能性较低。 8. 确认使用的库版本是否兼容。例如，OpenCV的版本是否支持.mp4文件的解码，可能需要安装正确的视频编码器，比如ffmpeg。用户可以尝试安装或重新安装ffmpeg，或者使用其他视频格式进行测试。 此外，用户还提到了使用CPU，而PyTorch的警告信息可能表明环境中某些模块的版本不匹配，或者模型加载时出现了问题。但根据错误信息，主要问题还是文件未找到，所以优先解决路径和文件问题。 总结可能的解决方案步骤： 1. 用户应首先确认文件路径是否正确无误，文件确实存在。 2. 检查文件扩展名是否正确，与支持列表中的匹配。 3. 确保文件没有损坏，能够被其他软件正常读取。 4. 检查程序是否有权限访问该文件。 5. 尝试使用绝对路径或相对路径的不同写法，排除路径格式问题。 6. 如果视频编码问题，尝试转换视频格式或使用其他编码方式。 7. 检查OpenCV是否安装了正确的编解码器支持，可能需要重新安装或安装额外的包。 最后，用户可能需要根据上述步骤逐一排查，找到导致AssertionError的具体原因，并进行相应的修复。</think>让我们逐步分析并解决你遇到的错误： --- ### **错误核心分析** 主要报错信息： ```python AssertionError: 在路径 C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4 中未找到支持的图像或视频文件。 支持格式： 图片: ['.bmp', '.jpg', '.jpeg', '.png', '.tif', '.dng'] 视频: ['.mov', '.avi', '.mp4', '.mpg', '.mpeg', '.m4v', '.wmv', '.mkv'] ``` --- ### **逐步解决方案** #### **1. 验证文件路径是否正确** - 🔍 **检查点**： - 确认文件 `26321934-1-192.mp4` 确实存在于 `C:/Users/lieweiai/Desktop/` 路径下。 - 右键文件 > 属性 > 查看完整文件名，确保扩展名是 `.mp4`（而非隐藏的 `.mp4.txt` 等）。 - 💻 **验证方法**（Python代码）： ```python import os path = r'C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4' print("文件存在:", os.path.exists(path)) print("是文件:", os.path.isfile(path)) ``` #### **2. 检查文件扩展名兼容性** - ⚠️ **注意**： - 即使扩展名是 `.mp4`，实际编码格式可能不被OpenCV支持（比如H.265编码）。 - 尝试用其他播放器（如VLC）打开该视频，确认是否可正常播放。 #### **3. 排除路径格式问题** - 🔧 **修改建议**： - 使用原始字符串或双反斜杠避免转义： ```python source = r'C:\Users\lieweiai\Desktop\26321934-1-192.mp4' # Windows路径格式 ``` #### **4. 检查OpenCV的视频解码能力** - 📦 **安装编解码器**： ```bash pip install opencv-contrib-python-headless # 安装完整版OpenCV ``` #### **5. 尝试其他视频文件** - 🧪 **验证步骤**： - 准备一个简单的测试视频（如手机拍摄的MP4文件）替换原文件，排除文件损坏问题。 #### **6. 检查文件权限** - 🔐 **操作步骤**： - 右键文件 > 属性 > 安全 > 检查当前用户是否有读取权限。 --- ### **补充说明** - **警告信息**（`SourceChangeWarning`）是PyTorch加载模型时的非致命警告，通常不影响运行，可通过以下方式隐藏： ```python import warnings warnings.filterwarnings("ignore", category=SourceChangeWarning) ``` --- ### **最终验证** 若上述步骤均未解决，请提供以下信息： 1. 执行路径验证代码的输出结果 2. 视频文件的详细编码信息（可通过MediaInfo工具获取） 3. 操作系统和Python环境版本 请按步骤排查后反馈结果，我会进一步协助！ 🚀
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(yolov5face) book@wyc_emb:~/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master$ python3 detect.py Namespace(weights='weights/last.pt', source='C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4', output='../inference/output', img_size=640, conf_thres=0.3, iou_thres=0.5, fourcc='mp4v', device='', view_img=False, save_txt=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False) Using CPU Traceback (most recent call last): File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/detect.py", line 163, in <module> print(detect()) File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/detect.py", line 25, in detect model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float() # load to FP32 File "/home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1494, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options, do those steps only if you trust the source of the checkpoint. (1) In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.load from False to True. Re-running torch.load with weights_only set to False will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. (2) Alternatively, to load with weights_only=True please check the recommended steps in the following error message. WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL numpy.core.multiarray._reconstruct was not an allowed global by default. Please use torch.serialization.add_safe_globals([_reconstruct]) or the torch.serialization.safe_globals([_reconstruct]) context manager to allowlist this global if you trust this class/function. Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html. 运行报错

| **路径有效性** | 确认路径C:/Users/.../26321934-1-192.mp4在Linux下存在（注意Windows路径在Linux中需改为/mnt/c/Users/...） | | **CUDA可用性** | 若需GPU加速，安装CUDA版PyTorch | --- ### **完整修复...

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这段代码是运行一个 Python 脚本 test.py，使用指定参数 task, weights, device 和 name 进行模型测试。其中，--task test 表示执行测试任务，--weights 指定使用的权重文件，--device 0 表示使用的设备编号为 0，--...

def setOPT(): # 文件配置 # ******************************************************* parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='D:/py/FaceRecognition/weights/last.pt', help='model.pt path') parser.add_argument('--source', type=str, default='C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--output', type=str, default='../inference/output', help='output folder') # output folder parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.3, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--facenet-model-path',type=str,default='D:/code_data/facenet/20180402-114759',help='miss facenet-model') parser.add_argument('--svc-path', type=str, default='D:/code_data/face_recognition/pkl/SVCmodel.pkl', help='miss svc') parser.add_argument('--database-path', type=str, default='D:/code_data/face_recognition/npz/Database.npz', help='miss database') opt = parser.parse_args() opt.img_size = check_img_size(opt.img_size) print(opt) return opt # ******************************************************* if __name__ == "__main__": # weights = 'D:/py/FaceRecognition/weights/last.pt' #yolov5权重 # output = '../inference/output' #输出文件保存位置 # source = "D:/py/FaceRecognition/inference/images/0.jpg" #输入检测文件 # source = "C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4" # 输入检测文件 picture_path = "D:/code_data/face_recognition/images" #用户图片数据 model_path = "D:/code_data/facenet/20180402-114759" #facenet模型权重 database_path = "D:/code_data/face_recognition/npz/Database.npz" #打包成npz文件 SVCpath = "D:/code_data/face_recognition/pkl/SVCmodel.pkl" #通过SVM训练保存到pkl # face2database(picture_path,model_path,database_path) #step1 # ClassifyTrainSVC(database_path,SVCpath) #step2 # recognition_img(model_path, SVCpath, database_path,weights,source,output) #step3 detect(setOPT()) # step3 这些代码中是不是有重复的arg参数输入？

好的，我现在需要分析用户提供的Python代码，检查是否有重复的命令行参数输入。首先，我会仔细阅读代码，理解各个部分的功能。 ... source='C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4' )

解释一下这段代码： def __init__(self): super(DetThread, self).__init__() self.weights = './yolov5s.pt' self.current_weight = './yolov5s.pt' self.source = '0' self.conf_thres = 0.25 self.iou_thres = 0.45 self.jump_out = False # jump out of the loop self.is_continue = True # continue/pause self.percent_length = 1000 # progress bar self.rate_check = True # Whether to enable delay self.rate = 100 self.save_fold = './result'

- current_weight：表示当前使用的模型权重文件的路径，默认为'./yolov5s.pt'，即与weights相同。 - source：表示输入源的路径或者摄像头的编号，默认为'0'，即使用默认的摄像头。 - conf_thres：表示...

Namespace(weights='runs/train/exp2/weights/best.pt', data='data/pollen.yaml', batch_size=32, img_size=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.65, task='test', device='', single_cls=False, augment=False, verbose=False, save_txt=False, save_hybrid=False, save_conf=False, save_json=False, project='runs/test', name='exp', exist_ok=False, no_trace=False) YOLOR 🚀 2022-7-29 torch 2.2.0+cu118 CUDA:0 (NVIDIA RTX A5000, 22615.625MB)

首先，用户提到他们使用的命令是weights='runs/train/exp2/weights/best.pt'、data='data/pollen.yaml'，Torch版本是2.2.0+cu118，显卡是NVIDIA RTX A5000。我需要根据这些信息和提供的引用内容来组织答案。 ...

2025-03-20 04:26:29.893491: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:467] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR E0000 00:00:1742459189.923278 7224 cuda_dnn.cc:8579] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered E0000 00:00:1742459189.932373 7224 cuda_blas.cc:1407] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered W0000 00:00:1742459189.960838 7224 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. W0000 00:00:1742459189.960898 7224 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. W0000 00:00:1742459189.960902 7224 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. W0000 00:00:1742459189.960905 7224 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. 2025-03-20 04:26:29.966980: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:210] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Namespace(weights='/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/weights/last.pt', source='/home/book/rk3566/ai_tools/yolov5-face-master/data/images/lhr.jpg', output='../inference/output', img_size=640, conf_thres=0.3, iou_thres=0.5, fourcc='mp4v', device='', view_img=False, save_txt=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, facenet_model_path='../20180408-102900', svc_path='../SVCmodel.pkl', database_path='../Database.npz') Using CPU Traceback (most recent call last): File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/recognition/test.py", line 374, in <module> detect(setOPT()) # step3 File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/recognition/test.py", line 37, in detect model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float() # load to FP32 File "/home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1494, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options, do those steps only if you trust the source of the checkpoint. (1) In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.load from False to True. Re-running torch.load with weights_only set to False will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. (2) Alternatively, to load with weights_only=True please check the recommended steps in the following error message. WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL numpy.core.multiarray._reconstruct was not an allowed global by default. Please use torch.serialization.add_safe_globals([_reconstruct]) or the torch.serialization.safe_globals([_reconstruct]) context manager to allowlist this global if you trust this class/function. Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html. 报错了

PyTorch 2.6及以上版本默认启用weights_only=True的安全模式，但你的模型文件last.pt包含numpy.core.multiarray._reconstruct这类非安全对象，导致加载失败： python model = torch.load(weights, map_...

def setOPT(): # 文件配置 # ******************************************************* parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='D:/py/FaceRecognition/weights/last.pt', help='model.pt path') parser.add_argument('--source', type=str, default='C:/Users/lieweiai/Desktop/video/26321934-1-192.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--output', type=str, default='../inference/output', help='output folder') # output folder parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.3, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--facenet-model-path',type=str,default='D:/code_data/facenet/20180402-114759',help='miss facenet-model') parser.add_argument('--svc-path', type=str, default='D:/code_data/face_recognition/pkl/SVCmodel.pkl', help='miss svc') parser.add_argument('--database-path', type=str, default='D:/code_data/face_recognition/npz/Database.npz', help='miss database') opt = parser.parse_args() opt.img_size = check_img_size(opt.img_size) print(opt) return opt 这一段代码什么意思

| --weights | 预训练模型权重文件路径 | 'weights/last.pt' | | --source | 输入源（视频文件/图片文件夹/摄像头ID） | 'test.mp4', 0（摄像头） | | --img-size | 模型推理时输入的图像尺寸（需符合...

# Directories w = save_dir / 'weights' # weights dir (w.parent if evolve else w).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir last, best = w / 'last.pt', w / 'best.pt'

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于设置模型的权重保存路径。具体来说，它会创建一个名为'...最终，该代码将创建两个文件，分别命名为'last.pt'和'best.pt'，用于分别保存最后一次训练得到的模型权重和最佳的模型权重。

mode1 = torch.hub.load("./","custom",path="runs/train/exp6/weights/best.pt",source="local")

1. torch.hub.load("./", "custom"): 这行代码是从本地文件路径 "./" 加载名为 "custom" 的预定义模型。"custom" 可能是一个模型的名字或者存储模型的模块名称。 2. path="runs/train/exp6/weights/best.pt": ...

from torchvision.models import vgg16 from torchvision.models import VGG16_Weights weights = VGG16_Weights.FIXME vgg_model = vgg16(weights=weights) --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 4 1 from torchvision.models import vgg16 2 from torchvision.models import VGG16_Weights ----> 4 weights = VGG16_Weights.FIXME 5 vgg_model = vgg16(weights=weights) File /usr/lib/python3.10/enum.py:437, in EnumMeta.__getattr__(cls, name) 435 return cls._member_map_[name] 436 except KeyError: --> 437 raise AttributeError(name) from None AttributeError: FIXME

### 使用 torchvision 中的 VGG16_Weights 出现 AttributeError 的原因分析 当尝试使用 VGG16_Weights 时遇到 AttributeError，这通常是因为版本不兼容或者调用方式错误引起的。自 PyTorch 版本更新以来，预...

python3 yolov9/detect.py --source $SOURCE --img 640 --device 0 --weights './yolov9-e.pt' --name $OUTPUT --num_kf 5 --kf_int 50 --save-crop

4. --weights './yolov9-e.pt': 这是预训练模型的权重文件路径，yolov9-e.pt表示YOLOv9的一个特定版本。 5. --name $OUTPUT: 输出结果的名称，会生成相应的检测结果文件夹。 6. --num_kf 5: 设置卡尔曼...

#!/bin/bash # Download weights DIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )" if [ ! -d $DIR/../weights ]; then mkdir $DIR/../weights fi cd $DIR/../weights if [ ! -e bvlc_alexnet.caffemodel ]; then wget http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_alexnet.caffemodel fi if [ ! -e bvlc_googlenet.caffemodel ]; then wget http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel fi if [ ! -e VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel ]; then wget http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel fi cd -改为Windows下的bat文件

if not exist "%DIR%\..\weights" mkdir "%DIR%\..\weights" cd /d "%DIR%\..\weights" if not exist bvlc_alexnet.caffemodel ( powershell -Command "(New-Object System.Net.WebClient).DownloadFile('...

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