YOLOv5实现代码

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种基于深度学习的目标检测算法，它是由 Ultralytics Studio 开发的一系列实时目标检测模型。YOLOv5的主要特点是速度快、精度高，并且易于部署。

在实现YOLOv5的代码方面，通常使用Python编程语言，特别是结合开源库如PyTorch。以下是实现YOLOv5的一些关键步骤：

1. **安装依赖**：首先需要安装必要的库，包括torch、pyyaml、tqdm等，以及可能的额外数据处理工具如Pillow。

pip install torch torchvision pyyaml tqdm

2. **下载预训练模型**：从GitHub仓库下载预训练的权重文件，比如`yolov5s.pt`或`yolov5x.pt`。

3. **导入核心模块**：

from yolov5.models import *
from yolov5.utils import select_device, non_max_suppression

4. **加载模型并选择设备**：

device = select_device()  # 使用GPU（默认）或CPU
model = attempt_load('path_to_your_model', map_location=device)  # 加载预训练模型

5. **预测功能**：

img = cv2.imread("image_path")  # 读取图片
img = model(img)  # 运行模型得到预测结果
results = non_max_suppression(img, conf_thres=0.5, iou_thres=0.4)  # 非极大抑制去除重复预测

6. **显示结果**：

for _, result in results.items():
    for box, label, score in result:
        x1, y1, x2, y2 = box
        print(f"Label: {label}, Score: {score}, Coordinates: ({x1}, {y1}) - ({x2}, {y2})")