yolov5部署推理python

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个流行的实时目标检测模型，它的Python部署主要是通过其官方提供的API和预训练权重文件来进行的。以下是YOLOv5部署到Python进行推理的基本步骤：

1. **安装依赖**：首先需要安装PyTorch库，因为YOLOv5是在此框架上构建的。可以使用pip进行安装：

   pip install torch torchvision

2. **下载模型**：访问YOLOv5的GitHub仓库（https://github.com/ultralytics/yolov5），下载最新的`yolov5s`, `yolov5m`, `yolov5l`, 或者`yolov5x`模型。

3. **加载预训练模型**：从本地加载预训练的权重文件，例如`weights/yolov5s.pt`：

   import torch
   model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 或者选择其他版本如'yolov5s'

4. **预测示例**：提供一张图片或视频路径给模型进行推理：

   img_path = 'example.jpg'  # 替换为你要检测的图像路径
   results = model(img_path)  # 返回预测结果

结果通常包含框位置、类别和置信度等信息。

5. **解析结果**：处理返回的`results`对象，比如显示预测的目标和坐标。