Pytorch Hub介绍
Pytorch Hub是一个帮助研究者实现模型再现、快速推理验证的预训练模型库与一套相关的API框架。支持远程从github上下载指定模型、上传与分享训练好的模型、支持从本地加载预训练模型、自定义模型。支持模型远程加载与本地推理、当前Pytorch Hub已经对接到Torchvision、YOLOv5、YOLOv8、pytorchvideo等视觉框架
支持一键远程加载各种模型,主要包括
支持根据URL下载指定模型到本地文件夹
YOLOv5支持
首先需要安装下面的依赖包支持
pip install -r https://raw.githubusercontent.com/ultralytics/yolov5/master/requirements.txt这个时候不需要再把YOLOv5的代码拉取到本地了,两行代码即可实现YOLOv5模型的推理,直接运行下面的代码即可:
支持多张图像推理:
支持本地自定义对象检测模型推理:
支持多个GPU推理模式
不同设备之间切换支持
推理参数支持设置
相关源码贴图如下:
importtorch importcv2ascv #loadimagedata img="data/images/zidane.jpg" #加载本地预训练模型 model=torch.hub.load(repo_or_dir='D:/python/yolov5-7.0-attention/',model='yolov5s',source='local') #loadimage #img="D:/bird_test/test004.png" #加载本地自定义模型 #model=torch.hub.load('D:/python/yolov5-7.0-attention/','custom',path='uav_bird.pt',source='local') results=model(img) #显示 frame=results.render()[0] bgr=cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_RGB2BGR) cv.imshow("PytorchHub+YOLOv5CustomObjectDetection",bgr) cv.waitKey(0)
审核编辑:汤梓红
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原文标题:Pytorch Hub 两行代码搞定YOLOv5推理
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代码:
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