问题描述
请问一下官网那个helmet_detect应用案例压缩包里有helmet.kmodel,可以直接参考yolo大作战里面“部署模型实现图片推理”代码直接修改成如下代码运行吗？
from libs.YOLO import YOLOv5
from libs.Utils import *
import os,sys,gc
import ulab.numpy as np
import image
if name=="main":
# 这里仅为示例，自定义场景请修改为您自己的测试图片、模型路径、标签名称、模型输入大小
img_path="/data/helmet.jpg"
kmodel_path="/data/helmet.kmodel"
labels = ["helmet"]
model_input_size=[320,320]
confidence_threshold = 0.5
nms_threshold=0.45
img,img_ori=read_image(img_path)
rgb888p_size=[img.shape[2],img.shape[1]]
# 初始化YOLOv5实例
yolo=YOLOv5(task_type="detect",mode="image",kmodel_path=kmodel_path,labels=labels,rgb888p_size=rgb888p_size,model_input_size=model_input_size,conf_thresh=confidence_threshold,nms_thresh=nms_threshold,max_boxes_num=50,debug_mode=0)
yolo.config_preprocess()
res=yolo.run(img)
yolo.draw_result(res,img_ori)
yolo.deinit()
gc.collect()
复现步骤
我尝试过修改几个常用的输入尺寸或者把yolov5改成v8，还是每次都只跑到res=yolo.run(img)之后k230就会与canmv ide自动断连，是因为固件不一致吗，需要重新烧录回这个应用案例的那个老固件吗？
硬件板卡
亚博k230
软件版本
canmv-ide-windows-v2.9.2
