yolov5两步目标检测

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种先进的目标检测算法，属于实时目标检测领域中的单阶段检测器。它是在YOLOv4的基础上发展而来，简化了模型结构，提高了速度的同时保持了一定的精度。YOLOv5分为两个步骤：

1. **前向传播**：首先，网络接受图像作为输入，将其分割成多个网格区域。每个网格区域预测固定数量的bounding boxes（边界框），并同时估计每个box内物体的存在概率以及其类别概率。这种方法减少了复杂的后处理步骤，比如非极大值抑制（NMS）。

2. **后处理**：对前向传播的结果进行后处理，主要包括过滤掉置信度较低的预测、应用NMS以消除重叠的 bounding boxes、以及调整坐标回归使得它们准确地对应于实际的目标位置。

YOLOv5的优点包括速度快（适合实时应用）、模型结构简单、易于训练，并且由于采用统一的尺度预测，对于不同大小的目标都能处理得很好。

相关问题

手写yolov5目标检测

目标检测是计算机视觉的一个重要应用方向，其中yolov5是一种常用的目标检测算法。yolov5可以分为两个主要部分：训练自定义模型和加载解读模型。在训练自定义模型方面，可以使用yolov5进行训练，该过程可以分为一步走算法和两步走算法。一步走算法直接对输入图像应用算法并输出类别和定位信息，典型的算法有yolo和ssd。两步走算法先产生候选区域，然后进行CNN分类，代表的算法有R-CNN。\[1\]

在实际项目中，可以使用yolov5进行目标检测。通过训练自定义模型，可以根据具体需求对模型进行调整和优化。在ZCU102开发板上，可以解析出目标检测的目标框，并且在输入为1024×1024图像的前提下，特征提取的速率可以达到30fps，检测性能也没有很大的影响。\[2\]

在量化方面，可以按照官方文档的要求对yolov5模型进行调整，并参考官方提供的pytorch模型量化代码来编写量化脚本。量化过程分为两步，首先生成量化设置文件，然后运行量化后的模型进行评估。可以使用torch_quantizer库来实现量化操作，并根据需要修改evaluate函数。最后，可以导出量化设置文件。\[3\]

如果对手写yolov5目标检测有任何疑问或需要进一步讨论，欢迎在评论区提问，我会尽力回答并与大家一起交流学习。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【计算机视觉】目标检测—yolov5自定义模型的训练以及加载](https://blog.csdn.net/qq_43018832/article/details/128054360)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [[ZCU102嵌入式开发]基于Vitis-AI的yolov5目标检测模型在ZCU102开发板上的部署过程分享](https://blog.csdn.net/qq_36745999/article/details/126981630)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

yolov5 车牌检测

### 使用YOLOv5实现车牌检测

#### 数据集准备
为了使用 YOLOv5 进行车牌检测，需要先准备好标注过的车牌图像数据集。这些图片应该包含不同环境下的车辆及其车牌位置，并且每张图都需要有对应的标签文件来标明车牌的位置。

对于创建或获取这样的数据集可以考虑如下几个方面：

- 如果有条件的话，可以通过摄像头采集实际场景中的汽车照片并手动标记；
- 利用公开可用的数据源，例如一些专门提供交通监控视频片段或者静态图片的网站；
- 借助现有的开源项目资源，像引用中提到的文章提供了车辆检测数据集[^3]，也可以作为参考寻找相似类型的车牌数据集合；

#### 安装依赖库与配置环境
安装 PyTorch 和 torchvision 是必不可少的第一步，因为 YOLOv5 的官方版本基于这两个框架构建而成。此外还需要克隆 yolov5 GitHub 仓库到本地计算机上以便后续操作。

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

#### 训练模型
当拥有了适当规模和质量的数据之后就可以着手于训练自己的定制化 YOLOv5 模型了。这一步骤涉及到调整超参数设置以及定义新的类别名称等细节处理，在此之前还需确保所有训练样本都按照正确格式存储好。

具体来说就是修改 `data` 文件夹内的 `.yaml` 配置文档以适应当前任务需求——即指定路径指向自定义数据集所在目录、设定类别的数量及命名规则等等。下面给出一段用于说明目的而非直接执行的伪代码样例：

train: ./datasets/license_plates/images/train/
val:   ./datasets/license_plates/images/valid/

nc: 1 # 类别数
names: ['license_plate'] # 类别名列表

启动训练过程可通过命令行工具完成，这里假设已经完成了上述准备工作，则只需运行以下指令即可开始训练:

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data license_plates.yaml --weights yolov5s.pt

此处指定了输入图像大小 (`--img`)、批次大小(`--batch`)、迭代次数(`--epochs`)等相关选项，并加载预训练权重(`yolov5s.pt`)加速收敛效率。

#### 推理预测
一旦获得了满意的训练成果后便能够将其应用于实战环境中做推理预测啦！此时只需要调用相应 API 或者编写简单脚本来读取待测图片送入网络计算最终得到输出结果就好咯~

以下是 Python 中的一个基本例子展示了如何加载已保存的最佳权重来进行单幅测试图片上的推断作业：

import torch
from pathlib import Path
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt


def detect_license_plate(image_path, model_weights='best.pt'):
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    
    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_weights).to(device)

    img = Image.open(Path(image_path))
    results = model(img)
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
    ax.imshow(results.render()[0])
    plt.show()

detect_license_plate('./test_images/car_with_lp.jpg')

该函数接收一张图片路径作为输入参数并通过载入最优权值文件实例化出一个可供使用的 YOLOv5 对象，随后传入目标对象获得其返回的结果渲染成可视化图形显示出来。