YOLOAir计算机视觉库：多种预置网络模型配置_yoloair使用教程

YOLOAir是一款基于深度学习的计算机视觉库，其中包含了多种预置网络模型配置，可以用于目标检测、图像分类等多个应用场景。下面我们将介绍YOLOAir库的使用方法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装YOLOAir库。可以通过以下命令在Python环境中安装：

pip install yoloair
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接下来，我们可以使用以下代码示例进行目标检测：

import cv2
from yoloair import YOLOv5

# 加载YOLOv5网络模型
model = YOLOv5(weights='yolov5s.pt', size=640)

# 读取测试图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 进行目标检测
results = model.detect(img)

# 输出检测结果
for result in results:
    print(result)
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在上述代码中，我们首先加载了YOLOv5网络模型，然后读取了一张测试图片并进行目标检测。最后，我们输出了检测结果。

除了YOLOv5之外，YOLOAir还提供了其他多种预置网络模型配置，包括YOLOv3、EfficientDet等。我们可以通过以下代码示例使用EfficientDet网络模型进行图像分类：

import cv2
from yoloair import EfficientDet

# 加载EfficientDet网络模型
model = EfficientDet(weights='efficientdet-d0.pth', num_classes=10)

# 读取测试图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 进行图像分类
result = model.predict(img)

# 输出分类结果
print(result)
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在上述代码中，我们首先加载了EfficientDet网络模型，然后读取了一张测试图片并进行图像分类。最后，我们输出了分类结果。

总结来说，YOLOAir计算机视觉库提供了多种预置网络模型配置，可以用于目标检测、图像分类等多个应用场景。开发者们可以根据自己的需求选择合适的网络模型进行使用。