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- 更新 README.md 中的 ONNX构建指南，增加新版本的安装步骤 - 在 runs/detect/final_model 和 runs/detect/train 目录下添加训练配置文件 args.yaml - 配置文件包含模型训练的各种参数设置，为后续训练提供详细配置
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Python
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Python
from ultralytics import YOLO
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import os
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def main():
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# 加载训练后的模型
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model = YOLO("runs/detect/final_model/weights/best.pt")
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# 在验证集上评估模型性能（添加 workers=0 参数）
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results2 = model.val(data="data.yaml", workers=0)
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# 推理指定图像或目录（添加 workers=0 参数）
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results = model.predict(
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source="datasets/test/images/3383011008094_mp4-19_jpg.rf.377dffeb92226013b2abf60eb66473a7.jpg",
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imgsz=640,
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conf=0.25,
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save=True,
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#device=0,
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workers=0 # 关键参数
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)
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# 遍历并打印预测结果
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for result in results:
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print(result.names)
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print(result.boxes)
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if __name__ == '__main__':
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main() # Windows必须的入口保护
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