yolov5如何投入使用

要使用Yolov5，首先需要安装Yolov5的代码库。可以从官方的GitHub仓库中下载Yolov5的源代码。安装完成后，可以使用以下步骤进行投入使用：

1. 数据准备：
- 准备用于训练的图像数据集，并将其划分为训练集和验证集。
- 确保每个图像都有对应的标注文件，标注文件中包含了每个物体的类别和边界框信息。

2. 模型配置：
- 打开Yolov5的配置文件，你可以根据自己的需求进行调整。
- 修改配置文件中的类别数，根据你的应用场景设置正确的类别数量。
- 可选地，你还可以调整其他参数，例如学习率、网络结构等。

3. 训练模型：
- 运行训练脚本，指定数据集的路径和配置文件的路径。
- 训练过程中，Yolov5会自动进行锚框的计算，以适应不同的训练集。
- 根据需要，可以设置训练的epoch数、批量大小等。

4. 模型评估：
- 使用验证集对训练得到的模型进行评估，计算模型的性能指标，如精确度、召回率等。
- 可以使用预训练的模型权重进行评估，或者使用最后一个epoch的权重。

5. 推理使用：
- 使用训练得到的模型对新的图像进行目标检测。
- 加载训练好的模型权重，并使用预测函数进行推理。
- 可以指定输入图像的路径，并设置阈值来控制检测结果的准确性。

总结来说，要使用Yolov5，你需要准备数据集、配置模型、进行训练和模型评估，并最终使用训练好的模型进行推理。Yolov5相对于Yolov4采用了加权nms的方式，并嵌入了自适应计算不同训练集中最佳锚框值的功能。以上是使用Yolov5的一般步骤，具体实施时还需要根据实际情况进行调整和优化。