[python][深度学习]yolo-nas预测图片cpu正常,gpu预测检测不出物体问题解决方法

news/2024/7/11 0:15:55 标签: python, 深度学习, YOLO, 开发语言

yolo nas官方源码:

GitHub - Deci-AI/super-gradients: Easily train or fine-tune SOTA computer vision models with one open source training library. The home of Yolo-NAS.

代码:

from super_gradients.common.object_names import Models
from super_gradients.training import models

model = models.get(Models.YOLO_NAS_S, pretrained_weights='coco')

predictions = model.predict("data/bus.jpg", conf=0.45, iou=0.45)
predictions.show()

这个默认是CPU推理当你使用下面代码进行cuda预测

from super_gradients.common.object_names import Models
from super_gradients.training import models

model = models.get(Models.YOLO_NAS_S, pretrained_weights='coco').cuda()

predictions = model.predict("data/bus.jpg", conf=0.45, iou=0.45)
predictions.show()

发现检测不出任何目标。然后我尝试更换环境也不好使,最开始以为是pytorch问题卸载重装不行,后来发现我另外一个电脑是可以正常的。最后尝试降低版本解决问题,当前最新super-gradients==3.1.2我换成super-gradients==3.1.0就好了,其他版本大家也可试试。


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