yolov5头部识别

### YOLOv5 实现头部检测和识别

为了使用YOLOv5实现头部检测和识别，可以借鉴已有的成功案例并调整模型配置来适应特定的应用场景。以下是具体的方法：

#### 数据准备
构建高质量的数据集至关重要。如果目标是检测未佩戴安全帽的情况，则应收集大量标注有头部位臵及其状态（戴/未戴）的图片作为训练样本[^1]。

#### 模型选择与预处理
考虑到YOLOv5系列中的不同版本具有不同的计算复杂度和速度特性，可以根据实际需求选取合适的变体如YOLOv5s, v5m 或者更大规模的网络结构。对于大多数应用场景而言，较小版本通常已经能够提供足够的准确性而保持较快推理速度。

#### 训练过程
通过修改官方提供的`yolov5.yaml`文件定义新的类别数目以及相应锚框参数；利用迁移学习技术初始化权重从而加速收敛过程。此外还可以采用混合精度训练等技巧进一步提升效率。

#### 测试评估
完成训练之后，在独立测试集中验证模型表现，并记录各项指标如精确率(Precision)，召回率(Recall)及平均交并比(mAP)[^1]。

import torch
from pathlib import Path

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')  

# 设置设备 (GPU or CPU)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

def detect_head(image_path):
    img = Image.open(Path(image_path))
    
    results = model(img)

    detections = []
    for *box, conf, cls in reversed(results.xyxy[0]):
        label = f'Head {conf:.2f}'
        plot_one_box(box, im, line_thickness=3, label=label, color=(0, 255, 0))

    return detections