yolov5_cls和yolov5_det有什么区别

yolov5_cls和yolov5_det是基于YOLOv5模型的两个不同的变体，它们在目标检测任务中有一些区别。

yolov5_cls是YOLOv5模型的分类版本，主要用于对图像中的物体进行分类。它可以识别出图像中存在的物体类别，并给出每个类别的置信度得分。该模型通常用于解决单一物体分类的问题，例如图像中是否存在猫或狗等。

yolov5_det是YOLOv5模型的检测版本，主要用于目标检测任务。它不仅可以识别出图像中存在的物体类别，还可以给出每个物体的边界框位置和置信度得分。该模型通常用于解决多物体检测和定位的问题，例如在图像中同时检测出多个不同类别的物体，并给出它们的位置信息。

总结来说，yolov5_cls主要用于单一物体分类，而yolov5_det则用于多物体检测和定位。它们在模型结构和任务应用上有所差异。

相关问题

yolov5_cls_trt

yolov5_cls_trt是一个基于yolov5模型的TensorRT推理引擎。根据提供的引用内容，我们可以看出它是通过生成.engine文件来进行推理的。首先需要使用gen_wts.py脚本将yolov5s.pt模型文件转换为yolov5s.wts权重文件。然后使用yolov5_det.exe执行以下命令来生成.engine文件：yolov5_det.exe -s yolov5s.wts yolov5s.engine s。生成.engine文件后，可以使用以下命令来对图片进行预测：yolov5_det.exe -d yolov5s.engine images/。

yolov5_deepsort

### YOLOv5与DeepSORT结合的目标跟踪

#### 项目概述
YOLOv5 和 DeepSORT 的组合提供了一种强大的解决方案用于实时多目标跟踪。YOLOv5 负责检测图像中的对象，而 DeepSORT 则利用这些检测结果并加入时间维度的信息来进行稳定可靠的轨迹预测。

#### 安装依赖库
为了运行此项目，需安装必要的Python包：

pip install torch torchvision opencv-python-headless numpy scipy filterpy lap

#### 数据预处理
在开始之前要准备好输入数据源（如视频文件），并对每一帧执行如下操作：
- 将其转换成适合YOLOv5 输入的形式；
- 对每一张图片调用 `detect()` 方法获取边界框坐标以及置信度分数；

#### 初始化模型实例化
创建YOLOv5探测器和DeepSORT追踪器两个类的对象:

from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from deep_sort.utils.parser import get_config
from deep_sort.deep_sort import DeepSort

# 加载 yolov5 模型权重路径
weights_path = 'path/to/yolov5/weight'
device = select_device('')  
model = attempt_load(weights_path, map_location=device)

deepsort_cfg = get_config()
deepsort_cfg.merge_from_file("deep_sort/configs/deep_sort.yaml")
deepsort = DeepSort(deepsort_cfg.DEEPSORT.REID_CKPT,
                    max_dist=deepsort_cfg.DEEPSORT.MAX_DIST,
                    min_confidence=deepsort_cfg.DEEPSORT.MIN_CONFIDENCE,
                    nms_max_overlap=deepsort_cfg.DEEPSORT.NMS_MAX_OVERLAP,
                    max_iou_distance=deepsort_cfg.DEEPSORT.MAX_IOU_DISTANCE,
                    max_age=deepsort_cfg.DEEPSORT.MAX_AGE,
                    n_init=deepsort_cfg.DEEPSORT.N_INIT,
                    nn_budget=deepsort_cfg.DEEPSORT.NN_BUDGET,
                    use_cuda=True)

#### 主循环逻辑
对于每一个新到来的画面帧，依次完成以下工作流：

1. **目标检测**
- 应用 YOLOv5 进行物体类别判定及位置估计。

2. **特征提取**
- 提取每个候选区域内的视觉表征向量作为后续关联依据。

3. **状态更新**
- 借助卡尔曼滤波器预测下一时刻可能出现的位置分布情况。
- 计算当前观测到的测量值同已有轨迹间的相似程度得分矩阵。
- 执行匹配过程决定哪些新的观察对应于已知个体还是未知实体。

4. **输出结果**
- 绘制带有唯一编号标签的矩形边框标注被锁定住的目标物。

具体实现代码片段如下所示：

import cv2
from pathlib import Path

def detect_and_track(video_source='input.mp4', output_dir='./output'):
    cap = cv2.VideoCapture(video_source)
    out_video_writer = None
    
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        
        if not ret or frame is None:
            break
        
        imgsz = check_img_size(640, s=model.stride)  # 图像尺寸调整至网络要求大小
        im0 = letterbox(frame)[0]

        # Convert
        im = im0[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
        im = np.ascontiguousarray(im)

        im = torch.from_numpy(im).to(device)
        im = im.half() if half else im.float()  # uint8 to fp16/32
        im /= 255.0  # 归一化像素强度范围 [0., 1.]

        if len(im.shape) == 3:
            im = im[None]  # expand for batch dim

        pred = model(im, augment=False)[0]
        det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)[0]

        bbox_xywh = []
        confidences = []

        if det is not None and len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(imgsz, det[:, :4], frame.shape).round()

            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                xywh = (torch.tensor(xyxy).view(-1)).tolist()
                bbox_xywh.append([*(xywh[:2]), *(xywh[2:] - xywh[:2])])
                confidences.append(conf.item())

            outputs = deepsort.update(torch.Tensor(bbox_xywh), confidences, frame)

            for j, (output, conf) in enumerate(zip(outputs, confidences)):
                bboxes = list(map(int, output))
                id_num = int(output[-1])

                label = f'{id_num}'
                plot_one_box(bboxes[:-1], frame, label=label, color=(0, 255, 0))

        if out_video_writer is None:
            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
            fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
            size = (frame.shape[1], frame.shape[0])
            video_name = Path(video_source).stem + '_tracked.avi'
            out_video_writer = cv2.VideoWriter(str(Path(output_dir)/video_name),
                                               fourcc=fourcc,
                                               fps=fps,
                                               frameSize=size)

        out_video_writer.write(frame)

    cap.release()
    if out_video_writer is not None:
        out_video_writer.release()


if __name__ == "__main__":
    detect_and_track()