yolo如何对目标进行二次识别

基于yolo的视觉检测如何进行二次检测，比如在街道上先识别到汽车，再二次检测汽车是什么牌子的。请求解答，谢谢各位导师。

编写函数，调用两次不同权重的识别函数，对第一次识别汽车的时候进行裁剪

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7668675
• 这篇博客也不错, 你可以看下Yolo轻量级网络，超轻算法在各硬件可实现工业级检测效果（附源代码）
• 除此之外, 这篇博客: 【目标检测算法YOLO学习记录】YOLO训练环境准备中的 2.2 修改数据集路劲和训练数据集 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 路径改为你放图片的地方：

  file_root = '/home/xzh/data/VOCdevkit/VOC2012/allimgs/'

  数据集，训练只用voc2012：

  train_dataset = yoloDataset(root=file_root,list_file=['voc2012.txt','voc2007.txt'],train=True,transform = [transforms.ToTensor()] )
  train_loader = DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=4)

  改为：

  
  train_dataset = yoloDataset(root=file_root,list_file=['voc2012.txt'],train=True,transform = [transforms.ToTensor()] )
  train_loader = DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=4)

• 您还可以看一下 AI100讲师老师的YOLO系列目标检测课程中的 YOLO算法介绍小节, 巩固相关知识点
  

这个好像是一次性识别的有这种品牌的模型