《点满舔狗相关技能以后,不知为何就转码了》之YOLOP,YOLOPV2推理入门教学

首先在GitHub上把yolop和yolopv2的源代码下下来,这里比较良心的是,yolop的源代码里面就已经有权重文件了,不需要另外下载,所以直接使用即可,yolopv2的权重文件需要自己下。链接如下。

 

GitHub - hustvl/YOLOP: You Only Look Once for Panopitic Driving Perception.(https://arxiv.org/abs/2108.11250)

这是YOLOP的链接。

GitHub - CAIC-AD/YOLOPv2: YOLOPv2: Better, Faster, Stronger for Panoptic driving Perception

这是YOLOPV2的链接。

《点满舔狗相关技能以后,不知为何就转码了》之YOLOP,YOLOPV2推理入门教学_第1张图片

下载yolopv2的权重文件,直接点models下的here那里即可,下载完成以后直接放入yolopv2的文件夹中。

 1.yolop的demo跑通

如果是零基础的同学,请移步我的第一篇博客,学习如何配置环境,然后再回来。链接如下

(3条消息) 《关于我被车创④,转生到异世界以后什么都不会,于是从零开始搞深度学习这回事》之 yolov7保姆级教学_深度学习鲨我的博客-CSDN博客

环境配置完毕以后,输入以下代码搭建项目所需环境。

pip install -r requirements.txt

他给的环境文件里面好像是没有python和pytorch的版本的,这里需要自己搭配,我的版本是python3.9和pytorch1.8.0,这里其实版本不太重要,主要是要能使用cuda,当然,如果您不知道怎么配环境的话,直接抄我的也可以。

如何配置python和pytorch的方法在上面的博客中也有介绍,这里就不多赘述了。

环境配置完成以后,在tools中打开demo.py,这里有几个需要修改的参数。

《点满舔狗相关技能以后,不知为何就转码了》之YOLOP,YOLOPV2推理入门教学_第2张图片

167行,是你权重文件的地址,168行,是你需要检测的文件地址,173行,是你的文件检测完以后保存的地址,修改完成以后,直接运行即可。

如果运行无误的话,你的结果大概是这样的。

不一定是这张图,因为大家用的图都不一样,但是大概是这么个意思,只要结果跟这个差不多,那么环境搭建就可以了。

2.yolopv2的demo跑通。

如果yolop能够跑通的话,那么直接跑yolopv2也没什么问题,在官网下载完源代码和权重文件以后,直接在yolop的环境下打开即可。权重下载位置如下。

 《点满舔狗相关技能以后,不知为何就转码了》之YOLOP,YOLOPV2推理入门教学_第3张图片

models下面,点击here。

 《点满舔狗相关技能以后,不知为何就转码了》之YOLOP,YOLOPV2推理入门教学_第4张图片

 需要修改的位置为19,20行,19行改为自己的权重地址,20行改为你要检测的文件的地址,24行是选择使用gpu或者cpu,没有gpu就改为cpu,有就改为0。到此,yolop和yolopv2的demo跑通就结束了。

你可能感兴趣的:(深度学习,人工智能)