RT-DETR模型文件
时间: 2025-01-24 11:53:31 浏览: 121
### RT-DETR 模型文件下载与配置
#### 下载预训练模型
为了获取RT-DETR的预训练模型,可以访问官方GitHub页面并找到对应的发布版本。对于特定型号如RT-DETR-R18,可执行如下wget命令来完成下载操作:
```bash
wget https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR/releases/download/v1.0/rtdetr_r18.pth -P weights/
```
此命令会将`rtdetr_r18.pth`这个预训练权重文件保存到本地项目的`weights`目录下[^1]。
#### 创建虚拟环境
建议在一个独立的Python环境中安装所需的依赖项以避免与其他项目发生冲突。创建新的虚拟环境可以通过以下方式实现:
```bash
python3 -m venv rtdetr_env
source rtdetr_env/bin/activate # Linux 或 macOS
# 对于 Windows 用户应使用:
# .\rtdetr_env\Scripts\activate.bat
```
激活后的虚拟环境下即可安全地进行后续软件包的安装而不影响系统的其他部分[^2]。
#### 安装必要的库和工具
进入新建立好的虚拟环境之后,下一步就是按照文档指示安装所有必需的支持库以及框架本身。这一步骤通常涉及pip或其他类似的包管理器来进行自动化处理。确保阅读最新的README.md或者其他形式的指导材料中的具体说明以便获得最准确的信息关于哪些额外组件可能被需要。
#### 加载模型用于推理或微调
一旦拥有经过预先训练过的参数文件并且已经设置好了运行时环境,则可以根据实际需求加载这些权重来做预测任务或是进一步针对自定义的数据集做迁移学习调整网络结构使之适应新的应用场景。
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