Model.eval на предварительно обученном YOLOv8 вызывает загрузку наборов данных ⇐ Python

[Anonymous]

Я хочу использовать предварительно обученный YOLOv8n. Поэтому после импорта модели я хочу перевести ее в режим оценки (

Код: Выделить всё

model.eval). Однако вместо обычного запуска программы (как это было в случае, когда я не запустил model.eval

), она загружает большие файлы набора данных.
Вот папки и файлы, которые загружаются вместе с кодом:

Файлы настолько велики, что их разархивирование занимает целую вечность.
Вот код:

Код: Выделить всё

from ultralytics import YOLO
import torch
import logging

from detector.app import App
from detector.video_manager import VideoManager

class ImageProcessor:
def __init__(self, parent_app: App, video_manager: VideoManager) -> None:
logging.getLogger("ultralytics").setLevel(logging.CRITICAL)

self._parent_app = parent_app
self._video_manager = video_manager

self._detector = YOLO('yolov8n.pt')
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
self._detector.to(device)

print('Before eval')
self._detector.eval()
print('After eval') # does not execute - waits until everything is unzipped.

Я не думаю, что загрузка этих файлов является нормальным явлением.
Можете ли вы помочь?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... f-datasets