python调用类的实例（yolo v3）

最新推荐文章于 2025-03-11 12:24:07 发布
最新推荐文章于 2025-03-11 12:24:07 发布
阅读量364 收藏
点赞数
分类专栏： yolo 文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_38073942/article/details/106612764
版权

最近在用yolo v3的程序，其中有一处作者代码调用没有看懂，希望懂的大佬指教，问题如下：

       其中类长这样：有三个函数

  

       类的实例化如下：

       函数调用如下：

令我奇怪的是，model(input_imgs)函数居然直接调用了类中的forward函数，和我用以下代码的效果一样：

这是为什么？好神奇

图像处理算法实战应用案例精讲-【目标检测】YOLO(附python代码实现)
qq_36130719的博客
12-08 2746
物体检测——顾名思义就是通过深度学习算法检测图像或视频中的物体。目标检测的目的是识别和定位场景中所有已知的目标。有了这种识别和定位，目标检测可以用来计数场景中的目标，确定和跟踪它们的精确位置，同时精确地标记它们。目标检测通常与图像识别相混淆，所以在我们继续之前，澄清它们之间的区别是重要的。图像识别为图像分配一个标签。狗的图片会被贴上“狗”的标签。两只狗的照片仍然会被贴上“狗”的标签。另一方面，对象检测在每只狗周围画一个盒子，并给这个盒子贴上“狗”的标签。模型预测每个对象在哪里以及应该应用什么标签。通过这种方
xyolo？几行Python代码轻松完成yolo3目标检测
笔墨留年。
11-06 3918
前段时间在 qqwweee/keras-yolo3 的基础上改写出了一个支持TensorFlow 2.2版本的yolo3项目，我把它命名为tf2-keras-yolo3。 怎么说呢，用是肯定能用的，但操作步骤太过繁琐和反人性化，自己用起来嫌麻烦，别人用起来上手也有一定难度，于是，我萌生了重构并打包它的想法。 于是，就有了xyolo~ xyolo可以通过pip一键安装，而且使用起来非常简单，只需要几行代码就可以训练自己的yolo3模型，或者调用训练好的模型进行目标检测。废话少说，一起来看一下吧！ GitHu
Python调用yolo模型
weixin_45946609的博客
05-29 2671
C:/Users/Qingchen/yolov5为克隆的yolov5的路径，C:/Users/Qingchen/yolov5/best_0523.pt是自己训练模型的weights的路径，可以替换成官方给的weights测试。载入图片尽量用\\否则容易报错。
做个 ROS 2 视觉检测开源库-使用 Python 调用 YOLO
生活不止眼前的苟且
04-23 1104
大家好，我是小鱼。今天继续和大家分享做个ROS 2 +视觉开源库系列文章的第二篇，使用 Python 来调用 YOLO。
Python与YOLOv4结合的烟雾检测算法实现指南
最新发布
weixin_42509720的博客
03-11 776
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本文详细介绍了如何利用Python和YOLOv4实现烟雾检测，这个算法在火灾预警和环境监控等场景中非常关键。YOLOv4，作为单阶段目标检测模型，以其实时性和准确性，在对象检测领域表现出色。通过环境搭建、预训练模型下载、数据准备、模型微调、编写检测代码、后处理和实时应用等步骤，可以构建一个有效且实用的烟雾检测系统。 1. P...
python教程：如何调用yolo识别视频，易语言实现CMD。
qq_35501590的博客
06-21 414
这是一个学习python和opencv的知识片段，分享，帮助大家快速学习。
python opencv 调用yolo的例子
realjc的博客
05-18 1201
#!/usr/bin/env python3 import cv2 import numpy as np import os path = os.getcwd() modelConfiguration = path+ '/model/yolov3.cfg' modelWeights = path+ '/model/yolov3.weights' classesFile = path + '/model/coco.names' class YOLO: def __init__(self):.
python调用yolov3模型_opencv调用yolov3模型进行目标检测，以实例进行代码详解
weixin_30127995的博客
02-11 1753
opencv调用yolov3模型进行深度学习目标检测，以实例进行代码详解对于yolo v3已经训练好的模型，opencv提供了加载相关文件，进行图片检测的类dnn。下面对怎么通过opencv调用yolov3模型进行目标检测方法进行详解，付源代码1、建立相关目录在训练结果backup文件夹下，找到模型权重文件，拷到win的工程文件夹下在cfg文件夹下，找到模型配置文件，yolov3-voc.cfg拷...
libtorch-yolov3：YOLO v3对象检测算法的Libtorch实现
01-28
3. **前向传播**：通过调用模型实例的`forward()`函数，执行模型的推理过程，得到预测的边界框和类别概率。 4. **解码输出**：YOLOv3的输出需要经过非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）和坐标解码等步骤...
yolo-v3：用于网络摄像头和图像的YOLOv3的工作实例
02-23
Yolo-V3 yolov3.cfg（236 MB COCO Yolo v3）-需要4 GB GPU-RAM： ://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 测试： 使用可选的命令行参数运行以下命令，以对“ images”文件夹中的图像执行检测。 默认情况下，...
【深度学习+Python】在python脚本中调用YOLOv3测试命令
qq_30885821的博客
06-11 511
这个其实就是在python脚本里调用shell命令。 python文件中对YOLOv3的全部调用如下： os.system("./darknet detector demo cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_25000.weights data/1.mp4") 调用完毕。非常简单，但是！！ 有两个事情需要注意： （1）python脚本文件需要位于darknet文件夹中 （2）打开终端，如果脚本是python2写的，就在终端中输入python
yolov3python接口.py
11-15
python接口调用yolov3训练模型检测网页端的图片，只有一个python文件就可实现，只需要训练好的权重和names文件即可实现python接口调用。
对YOLOv3模型调用时候的python接口详解
09-18
今天小编就为大家分享一篇对YOLOv3模型调用时候的python接口详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python+tensorflow的yolo实现代码
02-19
yolo3的实现，平台是Windows10、python3.6.8 tensorflow1.12 运行yolo_video.py --camera 打开本地摄像头识别 运行yolo_video.py --image 打开图片识别 修改yolo.py中的代码，可以打开视频文件 缺少权重文件，可以自行下载weight文件用convert.py转换
yolov3在python web运行
01-03
yolov3在python web运行.
基于opencv与yolo的目标识别案例
01-08
运行非常好，由于文件太大，请自己下载yolov3.weights添加到yolo-coco文件夹下面
机器学习系列（7）:目标检测YOLO算法及Python实现以自动驾驶为例
LSayhi的博客
09-10 7424
机器学习系列 (7) 目标检测之YOLO算法原理及Python实现 目标检测： 1.目标分类 2.目标定位 3.特征点检测 4.滑动窗口检测 5.卷积的滑动窗口实现 YOLO算法： 1.什么是YOLO 2.边界框（Bounding Box）回归 3.交并比（IOU） 4.非极大抑制（NMS） 5.Anchor box 6.候选区域（Region proposals）(optio...
纯代码干货-Python基于YOLOv5的车辆检测并计数
m0_58508552的博客
03-22 2951
以上代码片段演示了如何使用YOLOv5模型进行车辆检测，并在检测结果上绘制边界框并输出车辆数量。你可以根据实际需求调整检测函数的参数，比如置信度阈值和重叠度阈值，以及绘制边界框的样式和标签。同时，你也可以扩展这个脚本，实现批量处理图片或视频，输出更详细的统计信息，或者将检测结果存储到数据库或文本文件中。首先，你需要安装YOLOv5，可以通过官方文档了解安装步骤和相关依赖。接着，你需要准备训练好的车辆检测模型和测试图片或视频。
通过ROS2服务通信完成图片传输功能（C++和python代码都有）然后再使用python调用YOLOV8模型识别图片后传输
baidu_40624101的博客
01-09 3420
记录一下如何通过服务通信完成图像处理
yolo world部署
02-11
### 部署YOLO模型到生产环境 #### 使用TensorFlow Serving部署YOLO V3模型 为了将YOLO V3模型成功迁移到生产环境中，可以采用TensorFlow Serving作为部署工具。此过程涉及几个关键步骤： - **环境准备** 确保安装了必要的依赖项并设置了适当的工作环境。这通常意味着要准备好Python虚拟环境，并安装特定版本的TensorFlow和其他必需库。 - **模型格式转换** 原始的YOLO V3可能是以Darknet框架构建的，而TensorFlow Serving期望的是SavedModel格式或其他兼容格式。因此，需要先将YOLO V3模型权重文件(.weights)转化为TensorFlow可读取的形式，比如Frozen Graph或SavedModel格式[^1]。 ```bash # 假设已经下载了yolov3.weights和对应的配置文件yolov3.cfg python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights ./checkpoints/yolov3_ckpt ``` 上述命令假设存在一个名为`convert.py`的脚本来处理从`.weights`到TensorFlow checkpoint的转换工作。 - **服务部署和服务调用** 一旦拥有了适合TensorFlow Serving使用的模型格式，下一步就是创建一个gRPC服务器来托管该模型实例。通过编写简单的Python客户端代码即可实现向这个RESTful API发送请求并接收预测结果的功能。 ```python import requests from PIL import Image import numpy as np def predict(image_path, server_url='http://localhost:8501/v1/models/yolov3:predict'): img = Image.open(image_path).resize((416, 416)) data = {'instances': [np.array(img).tolist()]} response = requests.post(server_url, json=data) predictions = response.json()['predictions'] return predictions ``` 这段代码展示了如何利用HTTP POST请求与运行中的TensorFlow Serving交互，其中图像被调整大小并与预期输入尺寸相匹配后再传递给API端点进行推理操作。 - **性能评估** 完成以上各阶段之后，还需要对已部署的服务进行全面测试，包括但不限于响应时间、吞吐量等方面的考量。这些指标有助于确认所选方案能否满足实际业务场景下的性能需求。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值