权重文件，预训练_预训练权重要放在哪个文件

预训练模型，在网上下载的模型，再经过自己的数据集训练，形成自己想要的模型。

权重文件  .pt  .pth

.pt 是新版模型，包含参数，模型结果等全部东西，可以在别出使用。

而.pth是旧版保存模型，仅仅只含有超参数

.pt和.pth文件都是PyTorch中用于保存模型的文件格式，但它们之间存在一些关键差异。

.pt文件是PyTorch 1.6及以上版本中引入的新的模型文件格式。这种文件是一种二进制格式，用于将PyTorch模型保存到磁盘，不仅包含了模型的参数，还包括了模型的结构以及优化器状态等信息。因此，当加载.pt文件时，可以直接获得完整的模型，不需要重新定义模型结构。这种文件可以通过PyTorch提供的torch.save()函数来保存，以及通过torch.load()函数来加载。

而.pth文件则是PyTorch旧版本中使用的模型文件格式。它只保存了模型在训练过程中学到的权重参数，也就是模型的参数，而不包含模型的结构或其他相关信息。每个键对应了模型的一个参数名，值则是对应的权重矩阵或向量。这样的文件同样可以通过PyTorch提供的torch.save()函数来保存，以及通过torch.load()函数来加载模型参数，然后将其加载到相同或相似结构的模型中，以便进行继续训练或推理。

总的来说，.pt文件适用于需要保存完整的模型信息的场合，如模型迁移等；而.pth文件则适用于只需要保存模型参数的场合。在实际应用中，你可以根据具体需求选择适当的文件格式来保存和加载模型。

训练好的人群计数模型是一种能够自动识别和计算图像或视频中人群数量的机器学习模型。这种模型通常基于深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）。

在训练过程中，模型会学习从输入图像中提取特征，并将这些特征映射到人群密度图或人数上。为了实现这一目标，模型需要大量的标注数据，包括图像中每个人的位置以及对应的人数。通过不断地优化模型参数，使其能够更准确地预测图像中的人群数量。

一旦训练完成，人群计数模型就可以应用于各种实际场景中，如商场、机场、公园等公共场所的人流监控。这些模型可以帮助管理人员实时了解场所内的人流情况，从而做出更好的决策和规划。

值得注意的是，虽然人群计数模型已经取得了一定的成果，但在实际应用中仍然面临一些挑战。例如，不同场景下的光照条件、人群密度和遮挡情况都可能影响模型的性能。因此，为了进一步提高模型的准确性和鲁棒性，研究人员正在不断探索新的算法和技术。

总之，训练好的人群计数模型在人流监控和公共安全等领域具有广泛的应用前景。随着技术的不断进步，相信未来会有更多优秀的人群计数模型涌现出来。