yolov5的安全设备检测

### 使用YOLOv5实现安全设备检测的最佳实践

#### 准备工作
为了成功部署YOLOv5用于安全设备检测，需先安装必要的依赖库并下载预训练模型。推荐使用Anaconda环境来管理Python包。

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

上述命令会克隆官方仓库，并安装所需的全部依赖项[^3]。

#### 数据集准备
创建自定义数据集对于提高模型准确性至关重要。应收集不同光照条件下的图像样本，确保覆盖各种可能的工作场景。标注工具如LabelImg可以帮助标记图片中的目标对象位置。

- 将所有正负样本按比例划分为训练集、验证集；
- 编写`data.yaml`文件指定类别名称及路径配置；

#### 模型微调
基于现有权重进行迁移学习能够显著减少计算资源消耗的同时获得良好性能表现：

from pathlib import Path
import torch

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 设置超参数
epochs = 100
batch_size = 16
imgsz = 640

# 开始训练过程
results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=epochs, batch=batch_size, imgsz=imgsz)

此段脚本展示了如何加载基础版本的YOLOv5模型，并对其进行定制化调整以适应具体应用场景的需求。

#### 部署与测试
完成训练后，可利用如下方式快速评估新模型的效果：

# 导入已保存的最佳权重
best_model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path_or_model='runs/train/exp/weights/best.pt')

# 进行单张图片推理
result = best_model(img_path)

# 可视化结果
result.show()

这段代码片段说明了怎样导入最佳权重来进行实时预测以及展示检测成果。