Ultralytics 运行yolov3tiny
时间: 2025-03-04 09:44:36 浏览: 57
### 使用 Ultralytics 库运行 YOLOv3-Tiny 模型
#### 安装依赖项
为了能够顺利使用 Ultralytics 的 YOLOv3 实现,需先安装必要的 Python 包。可以通过 pip 工具来完成这些包的安装:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此命令会依据 `requirements.txt` 文件中的列表自动下载并安装所有必需的软件包[^1]。
#### 下载预训练权重文件
对于希望快速开始测试模型性能而不打算自行训练的情况来说,可以直接从官方发布的版本页面获取已经过大量数据集训练好的权重文件。访问链接 [Ultralytics Releases](https://github.com/ultralytics/yolov3/releases) 并找到对应于 YOLOv3-tiny 版本的 `.pt` 结尾的 PyTorch 权重文件进行下载。
#### 加载模型与推理
一旦完成了上述准备工作之后,则可通过如下代码片段加载模型并对图片执行对象检测任务:
```python
from ultralytics import YOLO
# Load model
model = YOLO('path/to/model.pt') # 替换为实际路径下的 .pt 文件位置
# Perform inference on an image file.
results = model.predict(source='image.jpg')
```
这段简单的脚本展示了如何利用给定的图像作为输入源来进行预测操作,并将结果存储在变量 results 中以便后续处理或展示。
#### 配置环境适应不同硬件平台
考虑到不同的应用场景可能涉及到多种类型的计算设备(比如高性能计算机、移动终端或是像 Raspberry Pi 这样的小型嵌入式装置),因此有必要确保所使用的框架支持跨平台移植特性。YOLOv3-Tiny 被设计成可以在较低端硬件上高效工作,同时也兼容更强大的 GPU 加速环境[^2]。
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