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本文分析yolov5的utils.download.py

顾名思义,就是一堆下载(权重文件,数据集)的方法,不是核心代码,学习yolo模型本身的话带过就可

def gsutil_getsize

这个方法辅助google的gsutil,只在train的–bucket选项的实现中调用过.gsutil需要信用卡注册,并且是使用subprocess,不是平台无关的,国内有梯子一般也用不了.

def safe_download(file, url, url2=None, min_bytes=1E0, error_msg='')

这个方法描述如题也是下载.
首先使用torch hub,这个hub包含一系列有名的模型的预训练资源,国内需要梯子.出问题了使用curl对url1或url2下载并至多尝试三次。最终如果下载失败打印错误信息到控制台.

def attempt_download(file, repo='ultralytics/yolov5'):

这个方法调用safe_download()在各个地方尝试下载~

def gdrive_download(id='16TiPfZj7htmTyhntwcZyEEAejOUxuT6m', file='tmp.zip'):

顾名思义从google drive下载并解压,并且no usage found in the project file,就是在项目中从没调用过~
有需求在google drive中自动下载文件时,可以使用如下命令:

$ wget "drive.google.com/uc?export=download&id={id}" -O {saved_Name}

把{id}换成drive文件的id,需要自己在google drive设置共享成 任意知道的人都可下载, {saved_Name}随意
并且需要在百分百的外网环境运行,梯子不能类似普通的全局代理或者智能代理~

def get_token(cookie="./cookie"):

只在gdrive_download获取cookie时调用过,就是没调用过~

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