yolov5推理流程

时间: 2024-01-19 11:04:03 浏览: 161
yolov5推理流程如下: 1. 下载和安装yolov5:首先,您需要从yolov5的官方GitHub页面(引用)下载yolov5的代码和权重文件。然后,按照官方文档中的说明进行安装。 2. 准备输入图像:将要进行目标识别的图像放入一个文件夹中。 3. 运行推理脚本:使用终端或命令提示符进入yolov5的代码目录,并运行以下命令: ```shell python detect.py --source <输入图像文件夹路径> --weights <权重文件路径> --conf <置信度阈值> ``` 其中,`<输入图像文件夹路径>`是包含输入图像的文件夹的路径,`<权重文件路径>`是训练好的权重文件的路径,`<置信度阈值>`是用于过滤检测结果的置信度阈值。 4. 查看推理结果:推理完成后,您将在终端或命令提示符中看到检测结果的输出。此外,yolov5还会将检测结果保存在`runs/detect/exp`目录下的`results.txt`文件中。 5. 可选:可视化推理结果:如果您想要可视化推理结果,可以使用yolov5提供的`utils/plots.py`脚本。运行以下命令: ```shell python utils/plots.py --source runs/detect/exp --img-size <图像大小> ``` 其中,`runs/detect/exp`是保存检测结果的目录,`<图像大小>`是可视化结果的图像大小。
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yolov5推理流程框图

Yolov5的推理流程主要包括以下几个步骤: 1. 加载模型:首先,需要加载训练好的Yolov5模型。 2. 图像预处理:对输入的图像进行预处理,包括图像缩放、归一化等操作。 3. 特征提取:通过模型的backbone网络提取图像的特征。 4. 特征融合:将特征进行融合,以增强特征的表达能力。Yolov5使用了CSP2结构来加强特征融合。 5. 目标检测:在融合后的特征上进行目标检测,包括预测边界框的位置和类别。 6. 后处理:对检测结果进行后处理,包括去除重叠的边界框、使用阈值筛选等操作。 7. 输出结果:将最终的检测结果输出。

tensorrt推理yolov5流程Python

TensorRT是NVIDIA开发的高性能推理引擎,可以用于加速深度学习模型的推理。而YoloV5是一种目标检测模型,可以用于检测图像中的物体。 下面是使用TensorRT进行YoloV5推理的Python流程: 1. 导入必要的库和模块: ```python import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import numpy as np import cv2 import os import time ``` 2. 加载YoloV5模型并构建TensorRT引擎: ```python def build_engine(onnx_file_path, engine_file_path): TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) explicit_batch = 1 << (int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH) network = builder.create_network(explicit_batch) parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) with open(onnx_file_path, 'rb') as model: if not parser.parse(model.read()): for error in range(parser.num_errors): print(parser.get_error(error)) return None builder.max_batch_size = 1 builder.max_workspace_size = 1 << 30 engine = builder.build_cuda_engine(network) with open(engine_file_path, "wb") as f: f.write(engine.serialize()) return engine ``` 3. 加载TensorRT引擎: ```python def load_engine(engine_file_path): with open(engine_file_path, "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime: engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) return engine ``` 4. 加载测试图片并预处理: ```python def preprocess(image, input_shape): image = cv2.resize(image, (input_shape[1], input_shape[0])) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = np.transpose(image, (2, 0, 1)).astype(np.float32) image /= 255.0 image = np.expand_dims(image, axis=0) return image ``` 5. 执行推理: ```python def do_inference(context, bindings, inputs, outputs, stream, batch_size=1): [cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs] context.execute_async(bindings=bindings, batch_size=batch_size, stream_handle=stream.handle) [cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, stream) for out in outputs] stream.synchronize() return [out.host for out in outputs] ``` 6. 解析推理结果: ```python def postprocess(outputs, anchors, masks, input_shape, image_shape, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5): num_classes = 80 num_anchors = 3 num_layers = 3 anchor_masks = masks anchors = np.array(anchors).reshape(num_layers, -1, 2) input_h, input_w = input_shape image_h, image_w, _ = image_shape scale_h, scale_w = image_h / input_h, image_w / input_w box_mins = np.zeros((0, 2)) box_maxes = np.zeros((0, 2)) box_classes = np.zeros((0)) box_scores = np.zeros((0)) for i in range(num_layers): grid_h, grid_w = input_h // 32 // (2 ** i), input_w // 32 // (2 ** i) outputs_i = outputs[i] outputs_i = np.reshape(outputs_i, (batch_size, num_anchors * (5 + num_classes), grid_h * grid_w)).transpose(0, 2, 1) outputs_i[..., :2] = 1 / (1 + np.exp(-outputs_i[..., :2])) outputs_i[..., 2:4] = np.exp(outputs_i[..., 2:4]) outputs_i[..., 4:] = 1 / (1 + np.exp(-outputs_i[..., 4:])) anchors_scale = anchors[i] anchors_scale = anchors_scale[np.newaxis, :, :] box_xy = outputs_i[..., :2] box_wh = outputs_i[..., 2:4] box_confidence = outputs_i[..., 4:5] box_class_probs = outputs_i[..., 5:] box_xy += (np.arange(grid_w, dtype=np.float32) + 0.5)[np.newaxis, :, np.newaxis] box_xy += (np.arange(grid_h, dtype=np.float32) + 0.5)[:, np.newaxis, np.newaxis] box_xy *= 32 * (2 ** i) box_wh *= anchors_scale box_wh *= np.array([image_w / input_w, image_h / input_h])[np.newaxis, np.newaxis, :] box_mins = np.concatenate([box_mins, box_xy - box_wh / 2], axis=0) box_maxes = np.concatenate([box_maxes, box_xy + box_wh / 2], axis=0) box_scores = np.concatenate([box_scores, box_confidence], axis=0) box_classes = np.concatenate([box_classes, np.argmax(box_class_probs, axis=-1).flatten()], axis=0) boxes = np.concatenate([box_mins, box_maxes], axis=-1) boxes /= np.array([scale_w, scale_h, scale_w, scale_h])[np.newaxis, :] nms_indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes.tolist(), box_scores.flatten().tolist(), conf_thres, iou_thres) results = [] for i in nms_indices: i = i[0] box = boxes[i] score = box_scores.flatten()[i] label = box_classes.flatten()[i] results.append((box[0], box[1], box[2], box[3], score, label)) return results ``` 完整代码请参考:https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5 需要注意的是,使用TensorRT进行YoloV5推理需要先将YoloV5模型转换为ONNX格式,然后再使用TensorRT构建引擎。
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