项目场景：
yolov5 模型环境配置好后，运行detect 直接报错。
问题描述
由于学习安装的是yolov5 模型的5.0版本，（目前最新的是6.1版本）
在运行detect 直接报错：
AttributeError: Can’t get attribute ‘SPPF’ on
解决这个问题后，运行又报错：
RuntimeError: The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56) at non-singleton dimension 3
原因分析：
应该是我安装的是yolov5 模型的5.0版本，运行detect下载的的是6.1版本，5.0版本中缺少SPPF这个类。
解决方案：
第一个报错解决方法：
去Github网站，找到最yolov5 最新版本，去common.py里面去找到这个SPPF的类,把它复制到我们下载的yolov5 文件的 model/common.py里面。
除此之外，我们还需要引用warnings这个包，为了方便大家改错， 代码我就直接放下面了：
import warnings
class SPPF(nn.Module):
Spatial Pyramid Pooling – Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher
def init(self, c1, c2, k=5): # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13))
super().init()
c_ = c1 // 2 # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)
def forward(self, x):
x = self.cv1(x)
with warnings.catch_warnings():
warnings.simplefilter(‘ignore’) # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning
y1 = self.m(x)
y2 = self.m(y1)
return self.cv2(torch.cat([x, y1, y2, self.m(y2)], 1))
第二个报错解决方法：
点击下面链接，下载yolov5s.pt
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt
找到我们下载的yolov5文件中的yolov5s.pt
替换成下载的yolov5s.pt就行了
这样在运行 detect.py就不会报错了
Original: https://blog.csdn.net/m0_51816252/article/details/125174819
Author: 晓亮.
Title: 解决yolov5 模型运行detect 报错的问题
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