飞机目标检测怎么跑代码

### 如何运行飞机目标检测代码

为了实现基于DiffDet4SAR网络的飞机目标检测，可以遵循以下方法。此过程涉及加载预训练模型、准备输入数据以及执行推理。

#### 加载预训练模型
对于飞机目标检测任务，在预训练模型的基础上进行微调是非常重要的[^4]。假设已经有一个经过适当调整的YOLOv5 ONNX模型用于飞机检测：

import onnxruntime as ort
from Detector_YOLOv5 import Detector_YOLOv5  # 假设这是自定义模块路径

model_path = './yolov5s_no.onnx'  # 模型文件的位置
detector = Detector_YOLOv5(model_path, 'networks_yolov5sfcn')

#### 准备输入图像
接下来，需要准备好待处理的合成孔径雷达(SAR)图像作为输入给定模型。这通常意味着要确保图片格式兼容，并可能涉及到一些预处理步骤如尺寸调整或标准化等。

import cv2

image_path = "path_to_sar_image.png"
img = cv2.imread(image_path)
if img is None:
    raise ValueError(f"Image at {image_path} could not be loaded.")

#### 执行目标检测
一旦有了初始化完成的目标检测器实例和合适的输入图像之后，则可以直接调用该对象的相关函数来进行预测工作。

detections = detector.detect(img)

for det in detections:
    bbox = det['bbox']
    label = det['label']
    score = det['score']

    # 绘制边界框与标签信息至原图之上
    cv2.rectangle(img, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])), color=(0, 255, 0), thickness=2)
    text = f"{label}: {score:.2f}"
    cv2.putText(img, text, org=(int(bbox[0]), int(bbox[1]) - 10),
                fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                fontScale=0.9, color=(0, 255, 0), thickness=2)

#### 可视化结果并保存
最后一步就是展示带有标记的结果图像或将它们存储下来供后续分析之用。

output_image_path = "./detected_aircraft.jpg"

cv2.imwrite(output_image_path, img)
print(f"Detection results have been saved to '{output_image_path}'")

通过上述流程即可利用已有的YOLOv5 ONNX模型对SAR影像中的飞机实施有效的识别与定位操作[^3]。