双主干网络yolov5

双主干网络YOLOv5是一种改进的目标检测网络，它不仅适用于YOLOv5，还可以应用于其他YOLO网络和目标检测网络，如YOLOv4、v3、v7，Faster RCNN，SSD等。

由于没有提供具体的引用内容，我无法给出更详细的介绍或演示。但是，下面是一个使用双主干网络YOLOv5进行目标检测的示例代码：

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# 加载YOLOv5模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# 输入图像
img = 'path/to/your/image.jpg'

# 进行目标检测
results = model(img)

# 非最大抑制，筛选出置信度高的边界框
results = non_max_suppression(results, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

# 打印检测结果
for result in results:
    for det in result:
        print(f'Class: {det[-1]}, Confidence: {det[4]}')
        print(f'Bounding Box: {det[:4]}')

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行修改和调整。