yolov5检测过程中出现了如下问题。大概明白是输入和权重数据类型不一致,但不清楚怎么改。
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关注 - 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7783524
- 这篇博客也不错, 你可以看下运行YOLOv5检测模型识别出现的问题
- 除此之外, 这篇博客: Yolov5自学笔记之一--从入门到入狱,功能强大不要乱用(实现yolov5的基本功能使用流程及训练自己的数据集)中的 一种是命令行: 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
python detect.py --source ./data/image/bus.jpg
调用官方image文件夹里自带的 bus.jpg,看下效果
英文单词是类别,后面的数字是置信度,即它是这个类别的可能性
- 您还可以看一下 白勇老师的YOLOv5实战口罩佩戴检测课程中的 测试训练出的网络模型及性能统计小节, 巩固相关知识点
- 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
针对数据类型不一致的问题,可以尝试如下解决方案:
1.检查输入和权重数据类型是否一致,确保二者类型相同,例如float32或者int8等。
2.查看数据输入的代码,确认输入数据与权重数据具有相同的数据类型。
3.将输入数据和权重数据转换为相同的数据类型,并在代码中进行相应修改。
具体修改代码的方式取决于具体的情况,但是可以从以下几个方面入手:
1.检查输入和权重数据的代码实现,找出数据类型不一致的地方,并修改相应代码。
2.在代码中手动转换数据类型,例如使用astype()函数将输入的float64类型数据转换为float32类型数据,或者使用to_numpy()函数将Tensor类型数据转换为numpy类型数据。
3.调整模型结构或者数据输入格式,使得输入和权重数据类型一致。
总之,针对数据类型不一致的问题,需要先仔细检查输入和权重数据类型,然后再根据具体情况采取相应的修改措施。
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