基于yolo5模型对电影海报进行情感分类代码

基于YOLO5对电影海报进行情感分类的具体代码会涉及到以下几个步骤：

1. **数据预处理**:
首先，需要准备电影海报图片数据集，每张图片都要附带相应的情感标签。使用PIL库读取图片，并将其转换成YOLO5所需的输入尺寸，通常是416x416像素。

import os
from PIL import Image

def load_data(data_path, labels_path):
    images = []
    annotations = []
    for img_dir, _, files in os.walk(data_path):
        for file in files:
            if 'jpg' in file.lower() or 'png' in file.lower():
                img_name, label = file.split('_')
                img_path = os.path.join(img_dir, img_name)
                label_num = int(label.split('.')[0])
                img = Image.open(img_path).resize((416, 416))
                images.append(img)
                annotations.append(label_num)
    return images, annotations

2. **模型加载与预训练权重应用**:
使用`detectron2`或直接从`weights`文件加载预训练的YOLO5模型。

from detectron2.engine.defaults import DefaultPredictor
predictor = DefaultPredictor("path_to_yolov5_weights")

3. **模型推理**:
对每张海报进行情感识别，这里需要用到的是模型的`predict_image()`函数，返回的是包含预测框和置信度的输出结果。

def predict_emotion(image, model):
    outputs = model(image)
    boxes = outputs["pred_boxes"]
    scores = outputs["scores"]
    class_ids = outputs["pred_classes"]
    # 可能需要根据实际情况选择情感相关的得分最高的类别
    top_score_idx = np.argmax(scores)
    predicted_label = class_ids[top_score_idx]
    return predicted_label

4. **情感分类及评估**:
根据预测出的情感类别对整个数据集进行统计分析，计算准确率或其他评价指标。

total_images = len(images)
correct = 0
for image, annotation in zip(images, annotations):
    prediction = predict_emotion(image, predictor)
    if prediction == annotation:
        correct += 1
accuracy = correct / total_images
print(f"Accuracy: {accuracy}")

注意这只是一个简化的示例，实际项目中可能还需要进行更复杂的后处理和特征融合，以及可能使用循环或者其他方法批量处理图片。