基于yolov5的雾天行人车辆检测

基于Yolov5的雾天行人车辆检测可以通过以下步骤实现：

1.准备数据集：收集并标注雾天环境下的行人和车辆图像数据集。

2.训练模型：使用Yolov5算法对数据集进行训练，得到行人和车辆目标检测模型。

3.模型测试：使用训练好的模型对新的雾天环境下的图像进行目标检测。

具体实现步骤如下：

1.安装Yolov5：在终端中输入以下命令安装Yolov5。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

2.准备数据集：收集并标注雾天环境下的行人和车辆图像数据集。将数据集划分为训练集和测试集，并将其放置在相应的文件夹中。

3.训练模型：在终端中输入以下命令训练模型。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results

其中，--img指定输入图像的大小，--batch指定批量大小，--epochs指定训练轮数，--data指定数据集的配置文件，--cfg指定模型的配置文件，--weights指定预训练模型的权重文件，--name指定训练结果的保存文件夹。

4.模型测试：在终端中输入以下命令测试模型。

python detect.py --weights runs/train/yolov5s_results/weights/best.pt --img 640 --conf 0.4 --source test/images/

其中，--weights指定训练好的模型的权重文件，--img指定输入图像的大小，--conf指定置信度阈值，--source指定测试集的图像文件夹。