fiftyone系列教程二：yolov5自定义模型pt推理

weixin_64735714

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于 2024-06-24 20:46:03 首次发布

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1. 模型导入+推理

参考教程： https://docs.voxel51.com/integrations/pytorch_hub.html#adding-hub-models-to-your-local-zoo
# pip install ultralytics==8.0.232 安装这个包

import torch
# 方法一和方法二的教程
# model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')  # local model 
# model = torch.hub.load('path/to/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt', source='local')  # local repo
model = torch.hub.load('/home/helen/code/gitee-yolov5/yolov5-work/yolov5', 'custom',
                        path='/home/helen/code/gitee-yolov5/yolov5-work/yolov5/weights_val/yantai_boat.pt', source='local')  # local repo
                        
// 这个可以实现从torch.hub加载到自己的pt数据集；给定模型仓库，给定Pt即可，但是无法使用fiftyone的仓库，还需要结合一下使用
from PIL import Image
img = Image.open('/media/zhr/T9/zhr/boat-dataset/shipdata/shipdata/images/train/1_1.jpg')
# Inference
results = model([img, img], size=640)  # batch of images
results.print()
result