我刚接触pytorch,现在已经使用yolov5训练好模型了。怎样使用best.pt文件输出测试图片
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- m0_54204465 2023-01-08 12:12关注
在使用 YOLOv5 训练好的模型进行测试时,可以使用以下步骤:
加载训练好的模型。
您可以使用 torch.load 函数加载模型文件 best.pt。例如:import torch model = torch.load('best.pt')
加载测试图片。
使用 Python 的图像处理库(如 Pillow、OpenCV 等)加载测试图片。例如:from PIL import Image image = Image.open('test.jpg')
对测试图片进行预处理。
在使用模型进行预测之前,需要将图片进行预处理,以符合模型的输入要求。例如,YOLOv5 模型的输入通常是一个 3 维的张量,形状为 (3, 416, 416)。因此,可以将图片转化为这种形状,并将像素值转化为浮点数。import numpy as np # 将图片转化为 numpy 数组 image_array = np.array(image) # 将图片的像素值转化为浮点数 image_array = image_array.astype(np.float32) # 将图片的像素值进行归一化 image_array /= 255.0 # 将图片的形状转化为 (3, 416, 416) image_array = np.transpose(image_array, (2, 0, 1)) image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)
将图片输入模型并进行预测。
使用 model.eval() 将模型转化为评估模式,然后使用 model(image_array) 进行预测。例如:model.eval() prediction = model(image_array)
处理模型的输出并可视化。
模型的输出通常是一个列表,其中包含检测到的物体的位置、类别、置信度等信息。可以使用 Numpy、Matplotlib 等库处理这些信息,然后在图片上绘制出这些信息。例如:# 处理模型的输出 boxes, classes, scores = prediction # 将 boxes 和 scores 转化为 numpy 数组 boxes = boxes.numpy() scores = scores.numpy() # 筛选出置信度大于 50% 的检测结果 mask = scores > 0.5 boxes = boxes[mask] scores = scores[mask] # 绘制检测结果 for box, score in zip(boxes, scores): x1, y1, x2, y2 = box cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(image, f'{score:.2f}', (x1, y1), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) 显示图片 cv2.imshow('image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
这样就可以使用 YOLOv5 模型对测试图片进行预测并可视化检测结果。
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