det_infer_onnx.zip

det_infer_onnx.zip是一个压缩文件，其中包含了一个用于目标检测的ONNX模型。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型的开放标准，可以在不同的深度学习框架之间进行模型的转换和共享。

det_infer_onnx.zip中的ONNX模型可以用于目标检测任务，该模型经过训练，并且可以用于在新的图像数据上进行目标检测。目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在识别图像中的不同对象并确定它们的位置。

通过使用det_infer_onnx.zip中的ONNX模型，我们可以将其应用于各种应用程序中，例如自动驾驶系统、安防监控系统、智能交通系统等。通过输入图像数据，ONNX模型可以输出有关图像中存在的对象的信息，例如对象类别、位置和置信度。

要使用det_infer_onnx.zip中的ONNX模型，我们需要一个支持ONNX模型的深度学习框架，例如PyTorch、TensorFlow等。我们可以使用这些框架加载ONNX模型，然后将图像数据输入模型，以获得目标检测的结果。

总之，det_infer_onnx.zip是一个包含用于目标检测的ONNX模型的压缩文件。通过使用这个模型，我们可以在不同的应用程序中进行目标检测，并获取对象的类别、位置和置信度等信息。

相关问题

self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x))

根据你给出的代码，这是一个使用 PyQt5 库编写的 GUI 程序，其中包含一个名为 DetThread 的线程类。在这段代码中，首先创建了一个 DetThread 的实例，然后获取了下拉框中选择的模型类型，设置了权重文件的路径和视频源，设置了进度条的最大值，以及连接了一些信号和槽函数。具体来说，当 DetThread 线程发送原始视频帧、处理后的视频帧、统计数据、消息和进度百分比时，分别会触发 show_image、show_statistic、show_msg 和 progressBar.setValue 等槽函数，从而在 GUI 界面上显示出来。

# yolov5 thread self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x))

这段代码是在 PyQt5 中创建了一个名为 det_thread 的线程，并设置了该线程的参数。具体来说，该线程用于运行 YOLOv5 模型，它的参数包括：

- weights：当前使用的模型文件路径，从 comboBox 组件中获取；
- source：输入源，这里设置为 '0'，表示使用摄像头作为输入源；
- percent_length：进度条的最大值，用于计算当前识别进度的百分比；
- send_raw：将原始视频帧图像传递给 show_image() 方法进行显示；
- send_img：将经过模型识别后的图像传递给 show_image() 方法进行显示；
- send_statistic：将模型识别结果的统计数据传递给 show_statistic() 方法进行显示；
- send_msg：将程序运行过程中的提示信息传递给 show_msg() 方法进行显示；
- send_percent：将当前识别进度的百分比传递给 progressBar 组件进行显示。

通过创建这个线程，并设置它的参数，程序可以在运行时使用 YOLOv5 模型进行目标检测，实现视频流的实时识别。