ultralytics/yolov5源码解读
时间: 2023-12-02 11:42:27 浏览: 88
以下是对ultralytics/yolov5源码的简要解读:
Yolov5是一种目标检测算法,它使用深度学习技术来检测图像中的物体。它的源代码由ultralytics开发,是一个基于PyTorch的开源项目。
在Yolov5的源代码中,detect.py是一个用于推理的文件。它使用训练好的模型来检测输入图像中的物体,并输出检测结果。
detect.py文件中的注释提供了对代码的详细解释,包括模型的加载、图像的预处理、推理过程中的各种操作等等。通过学习这些注释,可以深入了解Yolov5的实现细节,从而更好地理解和使用该算法。
以下是detect.py文件中的一些注释示例:
1. 加载模型
```python
# Load model
model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model
```
这段代码加载了一个预训练的模型,并将其存储在变量model中。attempt_load()函数用于加载模型,weights参数指定了模型的权重文件路径,map_location参数指定了模型在哪个设备上运行。
2. 图像预处理
```python
# Preprocess image
img = letterbox(img0, new_shape=opt.img_size)[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416
img = np.ascontiguousarray(img)
```
这段代码对输入图像进行了预处理,包括将图像缩放到指定大小、转换颜色空间等操作。letterbox()函数用于将图像缩放到指定大小,并在图像周围添加黑色边框。img0是原始图像,img是处理后的图像。
3. 推理过程
```python
# Inference
pred = model(img, augment=opt.augment)[0]
pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)
```
这段代码执行了推理过程,包括将图像输入模型、获取模型输出、执行非极大值抑制等操作。model()函数用于将图像输入模型并获取模型输出,augment参数指定是否使用数据增强。non_max_suppression()函数用于执行非极大值抑制,去除重叠的检测框。
阅读全文