qq_51645155 2023-04-18 18:06 采纳率: 100%
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本人用yolov5训练出了一个猪识别模型,有什么代码可以调用权重文件best.pt进一步实现猪的身份识别?或者有什么类似的实操案例?

本人用yolov5训练出了一个猪识别模型,有什么代码可以调用权重文件best.pt进一步实现猪的身份识别?或者有什么类似的实操案例?

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  • 社区专家-Monster-XH 2023-04-18 18:09
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    基于Monster 组和GPT的调写:

    用以下代码:

    import torch
    import cv2
    from models.experimental import attempt_load
    from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
    from utils.datasets import letterbox
    
    # 加载模型
    model = attempt_load('weight.pt', map_location=torch.device('cpu'))
    
    # 设置模型参数
    img_size = 640
    conf_thres = 0.25
    iou_thres = 0.45
    
    # 打开图像
    img_path = 'test.jpg'
    img = cv2.imread(img_path)
    
    # 调整图像尺寸
    img0 = img.copy()
    img = letterbox(img, new_shape=img_size)[0]
    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)
    img = np.ascontiguousarray(img)
    
    # 转换为Tensor
    img = torch.from_numpy(img).to(device='cpu')
    img = img.float()
    img /= 255.0
    
    # 添加batch size维度
    img = img.unsqueeze(0)
    
    # 进行推理
    pred = model(img)
    
    # 进行非极大值抑制
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)[0]
    
    # 对结果进行后处理
    if pred is not None:
        # 将预测框的坐标转换为原始图像的坐标
        pred[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], pred[:, :4], img0.shape).round()
    
        # 将预测框画在图像上
        for *xyxy, conf, cls in pred:
            label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
            img0 = cv2.rectangle(img0, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3])), (255, 0, 0), 2)
            img0 = cv2.putText(img0, label, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1] - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1)
        
        # 显示图像
        cv2.imshow('result', img0)
        cv2.waitKey(0)
    
    
    
    

    • 用了yolov5的Python实现,其中:
    • 模型的权重文件为weight.pt
    • 输入图像的尺寸为640x640
    • 置信度阈值为0.25,IoU阈值为0.45
    • 根据自己的实际情况调整参数。
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