yolov5的推理代码
时间: 2023-11-08 22:04:57 浏览: 46
YOLOv5的推理代码是一个基于Python编写的类库,可以方便地加载训练好的模型,处理输入的图像,并进行对象检测。这个类库提供了一个简洁的接口,可以进行推理并将检测结果绘制到原始图像上。
你可以参考这个链接中的代码来了解如何使用YOLOv5进行推理:https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/123920843
相关问题
yolov5推理代码
Yolov5 是一个目标检测算法,它可以用于在图像或视频中识别和定位多个对象。下面是一个简单的 Yolov5 推理代码示例:
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression
# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
# 准备输入数据
img = torch.zeros((1, 3, 640, 640), device='cpu') # 替换成你的输入图像数据
img /= 255.0 # 将像素值缩放到 [0, 1]
# 执行推理
pred = model(img)
# 进行非极大抑制
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)
# 输出结果
for det in pred[0]:
x1, y1, x2, y2, conf, cls = det.tolist()
print(f'类别 {int(cls)} 的置信度为 {conf:.2f},位置为:({x1:.1f}, {y1:.1f}), ({x2:.1f}, {y2:.1f})')
```
yolov5推理代码简化
根据引用[1]和引用[2]的内容,可以简化yolov5推理代码的方法如下:
1. 下载官方的yolov5-7.0源码,并将其复制一份进行修改。
2. 可以通过修改export.py代码来改变输入的维度大小。
3. 使用warpAffine函数来实现前处理,然后求得逆矩阵进行回归,这样可以使代码更加简洁。
4. 使用核函数加速warpAffine函数,可以在使用tensorrt时获得更好的效果。
总结来说,yolov5系列的代码框架是一致的,只需要根据官方源码编写适合自己的版本即可。更新通常只是一些小改动,所以拥有自己的框架非常重要。不建议购买各种乱七八糟的课程,因为它们无非也是从github上抄来的,拥有自己的体系比什么都重要。
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