新余市建设厅网站,上海涛飞专业网站建设,十堰网站优化排名,慈溪机械加工网目前#xff0c;目标检测框架中#xff0c;yolov5 是很火的#xff0c;它基于pytorch框架#xff0c;集成opencv等框架#xff0c;项目地址#xff1a;https://github.com/ultralytics/yolov5#xff0c;对我来说#xff0c;机器学习、深度学习才开始接触#xff0c;本… 目前目标检测框架中yolov5 是很火的它基于pytorch框架集成opencv等框架项目地址https://github.com/ultralytics/yolov5对我来说机器学习、深度学习才开始接触本篇只能是按照项目说明来进行一个简单的测试和验证。 这里目标检测其实就是给定一些图片后者视频结合现有的模型训练然后生成识别的结果。 项目介绍给出的两个示例图片如下 第一张像是西班牙足球运动员皮克夏奇拉的前夫弟弟 还有一个是齐祖打领带咆哮的照片 这里目标检测需要识别图片中的人和车还有领带。 环境要求python3.9及以上版本。 我这里是在linux下python版本是3.10 。 1 、克隆github上的项目到本地https://github.com/ultralytics/yolov5,如果这个地址比较慢可以考虑国内的码云地址https://gitee.com/monkeycc/yolov5这个地址就是同步的github仓库的项目但是下载速度很快
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 2、安装依赖
cd yolov5
pip install -r requirements.txt 3、下载模型文件https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5s.pt
如果这个地址太慢可以到这个百度网盘的地址上下载https://pan.baidu.com/s/1vSqeX7WDyo23FCLOwiTBjA?pwdyolo 下载之后放到项目根路径下我们暂时只下载一个模型文件yolov5s.pt。 4、运行测试demo。
buejeeSKY-20230223WWS:~/yolov5$ python3 detect.py
detect: weightsyolov5s.pt, sourcedata/images, datadata/coco128.yaml, imgsz[6 40, 640], conf_thres0.25, iou_thres0.45, max_det1000, device, view_imgFalse , save_txtFalse, save_confFalse, save_cropFalse, nosaveFalse, classesNone, agnostic_nmsFalse, augmentFalse, visualizeFalse, updateFalse, projectruns/d etect, nameexp, exist_okFalse, line_thickness3, hide_labelsFalse, hide_conf False, halfFalse, dnnFalse, vid_stride1
YOLOv5 2023-4-10 Python-3.10.6 torch-2.0.0cu117 CPUFusing layers...
YOLOv5s summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients
image 1/2 /home/buejee/yolov5/data/images/bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 197 .4ms
image 2/2 /home/buejee/yolov5/data/images/zidane.jpg: 384x640 2 persons, 2 ties, 139.0ms
Speed: 4.6ms pre-process, 168.2ms inference, 9.4ms NMS per image at shape (1, 3, 640, 640)
Results saved to runs/detect/exp2
buejeeSKY-20230223WWS:~/yolov5$根据提示结果放到了runs/detect/exp2目录下。 先看看大致的结果 图片中的人都识别出来了并且用红框画出来了。 具体的图片 第一张公交车与旁边的人 第二张人和领带都识别了 感觉很强大很厉害环境部署也不是很复杂基本就是傻瓜式的执行几个命令。
