yolov5训练好后的模型怎么使用

YOLOv5是一种流行的实时目标检测算法，它采用了基于卷积神经网络（CNN）的单阶段检测架构。训练好的YOLOv5模型通常会保存为权重文件 (.weights) 和配置文件 (.yaml)，用于预测图像中的物体。

**如何使用训练好的YOLOv5模型：**

1. **安装依赖库：** 首先需要安装`pytorch`、`yolov5`及其相关的Python库，例如`torchvision`和`openvino`（如果要使用CPU加速）。

2. **加载模型：**
- 使用`yolov5`模块的`models.load_darknet_weights()`函数加载预训练权重文件 `.weights`。

   from yolov5 import models
   model = models.get_yolo_model()  # 或者指定特定版本如model = models.yolov5s()
   model.load_darknet_weights('path_to_your_weight_file.weights')

3. **设置输入大小：**
YOLOv5支持动态输入尺寸，但在实际应用前可能需要设定一个固定大小作为输入。这可以在创建`nn.Module`实例时指定，例如 `model.eval().half().cuda()`。

4. **预测：**
对于一张图片或视频帧，可以使用`predict()`函数进行目标检测，输出将是每个框的位置、类别概率和边界框。

   img = cv2.imread('image.jpg')  # 读取图像
   results = model(img)
   boxes, labels, scores = results.xyxy[0], results.names, results.prob

5. **可视化结果：**
可以利用`yolov5.utils.plots`来将检测到的目标画出来。

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