yolov5口罩检测非极大值抑制
时间: 2024-05-29 22:07:42 浏览: 27
YOLOv5是一个目标检测算法,它可以用于检测图像或视频中的对象。口罩检测是其中的一个应用场景。而非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)是在目标检测过程中用来去除冗余框的一种技术。
在YOLOv5中,每个检测框都有一个得分,表示这个框中是否有目标以及这个目标的置信度。而NMS的作用就是在多个检测框中选择得分最高的那个,同时去除与该框IoU(Intersection over Union)值大于一定阈值的其它框,以消除冗余。这个阈值可以根据具体情况进行调整。
通过使用NMS,YOLOv5可以在处理大量检测框时,只保留最有可能包含目标的框,避免冗余框对后续处理产生干扰,从而提高检测效率和准确率。
相关问题
yolov5口罩检测
Yolov5口罩检测是一种使用Yolov5模型进行人脸是否佩戴口罩进行检测的方法。这个方法通过将数据集和预训练模型准备好,并使用pyqt5封装实现了图片、视频和摄像头口罩检测的功能。你可以首先准备好数据集和预训练模型,然后使用Yolov5模型进行口罩检测训练,最后可以应用于实际的口罩检测场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用yolov5模型实现佩戴口罩的检测](https://blog.csdn.net/weixin_43402278/article/details/131484725)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程](https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121939535)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
yolov5口罩检测代码
这里是一个简单的YOLOv5口罩检测代码示例,仅供参考:
```python
import torch
import cv2
import numpy as np
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# 加载类别名称
class_names = ['mask', 'no-mask']
# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 进行目标检测
results = model(img)
# 获取检测结果
preds = results.pred[0]
pred_boxes = preds[:, :4].cpu().numpy()
pred_scores = preds[:, 4].cpu().numpy()
pred_labels = preds[:, 5].cpu().numpy().astype(np.int)
# 可视化检测结果
for box, score, label in zip(pred_boxes, pred_scores, pred_labels):
if score > 0.5: # 设置阈值
x1, y1, x2, y2 = box.astype(np.int)
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, class_names[label], (x1, y1), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey()
```
这段代码使用了PyTorch中的YOLOv5模型和OpenCV库进行目标检测和可视化。具体来说,它做了以下几件事情:
1. 加载YOLOv5模型,使用预训练的yolov5s权重;
2. 定义口罩和无口罩两类的类别名称;
3. 加载测试图像,进行目标检测,并获取检测结果中的坐标、置信度和类别信息;
4. 根据置信度阈值对检测结果进行筛选,并在原图上绘制检测框和类别标签;
5. 显示检测结果。
需要注意的是,这段代码只是一个简单的示例,实际应用中可能需要对模型进行微调、调整阈值等操作,以获得更好的检测效果。同时,也需要注意模型的输入格式、输出格式等细节问题。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)