当前位置: 首页 > article >正文

yolo-nas使用教程

创建yolo-nas环境

conda create -n yolonas python=3.8
# 安装yolo-nas包
pip install super-gradients

导入包并设置模型参数

import torch
from super_gradients.training import models
device = torch.device("cuda:0") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
# 使用预训练的参数
model = models.get("yolo_nas_s", pretrained_weights="coco").to(device)

模型推理

out = model.predict("test_1.jpg", conf=0.6)

http://www.kler.cn/a/107216.html

相关文章:

  • 【go从零单排】Timer、Epoch 时间函数
  • 数据结构与算法-前缀和数组
  • 基于promtail+loki+grafana搭建日志系统
  • C语言第九周课——经典算法
  • windows C#-LINQ概述
  • 【大数据技术基础 | 实验十】Hive实验:部署Hive
  • 软考系统架构师知识点集锦六:项目管理
  • 08-flex布局
  • HCIA数据通信——交换机(Vlan间的通信与安全)
  • 基于Spring AOP和CGLIB代理实现引介增强(Introduction Advice)示例
  • 外卖小程序:技术实现与关键代码
  • 使用Nginx后如何在web应用中获取用户ip及原理解释
  • Docker的架构与自制镜像的发布
  • 【pytorch】torch.gather()函数
  • CH8571 沁恒微 RISC-V EC 用芯片实验 (一)参考手册 第一章 接脚描述
  • 当线性规划与算法相遇:揭秘单纯形法(Simplex)的独特魅力
  • 最新Python深度学习技术进阶与应用
  • 【广州华锐互动】智能家居设计3D虚拟还原系统
  • FPGA时序分析与约束(7)——通过Tcl扩展SDC
  • WORD中的表格内容回车行距过大无法调整行距
  • 【STM32】STM32中断体系
  • 【期中复习】深度学习
  • Games 103 作业二
  • 10款轻量型的嵌入式GUI库分享
  • C++前缀和算法的应用:使数组相等的最小开销
  • 基于Python Django 的微博舆论、微博情感分析可视化系统(V2.0)