yolov5检测物体的种类有哪些？

YOLOv5支持检测多种不同的物体种类，其预训练模型包含80个不同的COCO数据集中的物体类别。这些类别包括：人、自行车、车辆、摩托车、飞机、巴士、火车、卡车、船、交通灯、消防栓、停车标志、停车米、长凳、鸟、猫、狗、马、羊、牛、大象、熊、斑马、长颈鹿、背包、伞、手提包、领带、手提箱、飞盘、滑雪板、滑雪板、体育用球、风筝、棒球棒、棒球手套、滑板、冲浪板、网球拍、瓶子、酒杯、杯子、叉子、刀、勺子、碗、香蕉、苹果、三明治、橙子、西兰花、胡萝卜、热狗、比萨、甜甜圈、蛋糕、椅子、沙发、盆栽植物、床、餐桌、厕所、电视、笔记本电脑、鼠标、遥控器、键盘、手机、微波炉、烤箱、烤面包机、水槽、冰箱、书、时钟、花瓶、剪刀、泰迪熊、吹风机、牙刷。

相关问题

yolov5物体检测部分

Yolov5 是一个基于深度学习的物体检测算法，是 Yolov3 的升级版。它是由Ultralytics开发的，使用了PyTorch框架进行实现。Yolov5的主要特点是快速、准确且轻量级，能够在各种硬件设备上使用。

Yolov5采用了一种单阶段的物体检测方法，将整个物体检测任务作为一个回归问题来解决。它的网络结构由多个卷积层和池化层组成，能够逐步提取出图像中的特征。在最后的输出层，Yolov5利用锚框和分类器来检测图像中的物体，并给出其位置和类别。

Yolov5具有一系列不同大小的模型（如Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l和Yolov5x），可以根据需要选择适合的模型进行使用。此外，Yolov5还支持多尺度训练和推理，以提高检测的准确性和适应性。

要使用Yolov5进行物体检测，你需要先下载并配置相应的代码和模型权重。然后，你可以使用预训练模型或自己训练模型来进行物体检测。在进行预测时，你可以输入一张图像，Yolov5会输出检测到的物体的位置和类别信息。

需要注意的是，Yolov5对于小目标的检测效果可能不如一些两阶段的物体检测算法，但在速度和准确性的平衡上具有一定的优势。

yolov5测量物体

YOLOv5可以用于测量物体的尺寸。通过YOLOv5，可以在图像中检测和分类物体，并根据检测到的边界框进行测量。具体的步骤如下所示：

1. 使用YOLOv5处理图像，检测和分类目标物体。
2. 通过关键点对应的方式，基于YOLOv5检测到的边界框，进行物体测量。
3. 可以使用相机标定的方法来计算物体的实际尺寸。相机标定是通过对已知尺寸的物体进行拍摄，然后根据相机内外参数进行计算。可以使用不同的标定方法，如针对图片或视频的标定方法。
4. 在进行物体测距时，可以添加测距代码，并进行细节修改。
5. 最后，可以通过实验来验证YOLOv5测量物体的效果。

综上所述，使用YOLOv5可以进行物体测量，并通过相机标定来计算物体的实际尺寸。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv5+单目测量物体尺寸（python）](https://blog.csdn.net/qq_45077760/article/details/130500592)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [and_Time_To_Collision_Estimation:来自KITTI数据集的融合相机和LiDAR测量值可检测，跟踪3D空间中的物体并...](https://download.csdn.net/download/weixin_42137723/16651214)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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