调用yolov11的best.pt模型

### 调用YOLOv11 `best.pt` 模型进行推理 为了使用 YOLOv11 的 `best.pt` 文件进行推理，可以遵循以下方法： 加载模型并执行预测的过程涉及几个关键步骤。首先，确保安装了必要的库，如 PyTorch 和 ultralytics 库。 #### 安装依赖项 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install ultralytics ``` #### 加载预训练的最佳模型权重 通过指定路径来加载 `.pt` 文件中的最佳模型权重，并设置设备（CPU 或 GPU）。对于推理任务来说，推荐使用 `best.pt` 文件，因为该文件保存的是在验证集上表现最优的模型权重[^1]。 ```python from ultralytics import YOLO # Load the model with best weights. model_path = 'path/to/best.pt' model = YOLO(model_path) # Set device to use (optional). device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model.to(device) ``` #### 执行图像检测 一旦模型被成功加载到内存中，就可以利用它来进行对象检测操作。这里展示了一个简单的例子，其中一张图片作为输入传递给模型以获取预测结果。 ```python import cv2 image_path = 'example.jpg' # Path to your image file. img = cv2.imread(image_path) results = model(img) # Perform inference on an input image or list of images. print(results.pandas().xyxy[0]) # Print results as a pandas dataframe. ``` --- ### 继续基于现有 `best.pt` 训练模型 如果希望进一步改进现有的 `best.pt` 权重，则可以通过微调的方式继续训练此模型。这通常适用于拥有额外数据集的情况，以便更好地适应特定应用场景下的需求。 需要注意的是，虽然可以直接从 `best.pt` 开始新的训练会话，但在实践中更常见的是采用最新的状态即 `last.pt` 作为基础，除非有特别的理由要重新开始于某个历史上的最佳点。 不过，按照请求的要求，以下是直接从 `best.pt` 进行再训练的方法： ```python from ultralytics import YOLO # Initialize by loading pre-trained best weights. model = YOLO('path/to/best.pt') # Define training parameters and start fine-tuning process. train_params = { 'data': 'custom_dataset.yaml', # Configuration for dataset used during retraining. 'epochs': 50, 'batch_size': 16, } model.train(**train_params) ```