yolov5s的Detect模块在官方文件哪里

时间: 2023-06-20 19:10:06 浏览: 115
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基于RK3588上部署yolov5s模型源码(实时摄像头检测)+使用说明（高分项目）.zip

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Yolov5的官方文档可以在以下网址中找到: https://docs.ultralytics.com/. 关于Detect模块的具体说明，您可以在 https://docs.ultralytics.com/yolov5/detect.html 这个页面中找到。在这个页面中，您可以找到Detect模块的输入输出以及各种参数的说明和设置方法。
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model = YOLOv5('yolov5s') # 指定模型路径，例如：'/path/to/yolov5s.pt' 3. **调用检测函数**：传入待检测的图像路径，函数会返回一个包含检测框、类别和置信度信息的DataFrame。 python result = model....

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请帮我更改yolov5的detect.py文件，将其功能封装为输入为rtsp流地址、检测返回阈值、指定帧数，能够调用模型对rtsp流进行对应的目标检测，同时在模型检测到目标物体之后，对于高于阈值的时刻，能够实时返回对应帧的图片以及指定几帧内的视频的函数

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True).autoshape() # 打开rtsp流 cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) # 读取视频的帧率 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 计数器 ...
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@smart_inference_mode() def run( weights=ROOT / 'yolov5s.pt', # model.pt path(s) source=ROOT / 'data/images', # file/dir/URL/glob, 0 for webcam data=ROOT / 'data/coco128.yaml', # dataset.yaml path imgsz=(640, 640), # inference size (height, width) conf_thres=0.25, # confidence threshold iou_thres=0.45, # NMS IOU threshold max_det=1000, # maximum detections per image device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img=False, # show results save_txt=False, # save results to *.txt save_conf=False, # save confidences in --save-txt labels save_crop=False, # save cropped prediction boxes nosave=False, # do not save images/videos classes=None, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS augment=False, # augmented inference visualize=False, # visualize features update=False, # update all models project=ROOT / 'runs/detect', # save results to project/name name='exp', # save results to project/name exist_ok=False, # existing project/name ok, do not increment line_thickness=3, # bounding box thickness (pixels) hide_labels=False, # hide labels hide_conf=False, # hide confidences half=False, # use FP16 half-precision inference dnn=False, # use OpenCV DNN for ONNX inference这个代码什么意思

这是一个使用 YOLOv5 检测物体的 Python 脚本。其中包含了一些参数，可以控制模型的输入、输出以及一些其他的细节。下面是每个参数的简要说明： - weights：模型权重文件的路径。 - source：输入图像/视频文件或...

yolov5.zip c++推理yolov

python detect.py --source <输入文件路径或文件夹路径> --weights yolov5s.pt --conf <置信度阈值> 其中，<输入文件路径或文件夹路径>是您要进行目标检测的图像文件或文件夹的路径。yolov5s.pt是预训练...

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YOLOv5 Seg是YOLOv5（You Only Look Once Version 5）的一个扩展版本，它不仅包含了物体...这里，yolov5s.pt是预训练模型权重文件，--img指定输入图像大小，--conf设置置信度阈值，--mask表示启用实例分割。

YOLOV8　环境配置

python detect.py --weights weights/yolov5s.pt --img 640 --conf 0.4 --source path/to/input/images 其中，weights/yolov5s.pt是预训练权重文件的路径，--img指定输入图像的大小，--conf指定置信度...

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