基于YOLOv5的农作物与行人目标检测系统详解与实现

本文档详细介绍了一种基于深度学习的高精度农作物机器与行人目标检测系统，该系统利用先进的YOLOv5目标检测模型进行图像、视频和摄像头的智能识别。系统的核心组件包括YOLOv5模型，它在速度和准确性上超越了传统方法，为实时性和精确度提供保障。系统通过Pyside6库构建用户友好的页面展示，支持ONNX和PT等多种模型的权重模型输入。 该系统具备多项功能：模型导入与初始化，允许用户调整置信分数和IOU阈值；支持图像、视频和摄像头的上传、检测以及可视化结果展示，方便用户实时查看检测效果；提供结果导出功能，便于后续分析或分享；同时展示原始图像和检测结果，便于对比；系统还记录检测目标列表、位置信息，并统计前向推理时间，提升用户体验。 文章强调，YOLOv5系列算法持续发展，如YOLOv6、YOLOv7等，未来可能引入更新的算法版本。对于初学者，该文档提供了详细的Python代码和教程，使得他们能够快速上手并应用到实际项目中。博主还提醒读者，可以在CSDN和微信公众号(BestSongC)获取完整的代码资源。 环境搭建步骤包括下载文件到本地并使用Anaconda创建名为"yolov5python"的环境，然后安装必要的深度学习库，如torch和torchvision。通过这些步骤，读者可以顺利地在自己的环境中运行和扩展这个高精度的目标检测系统。 本文档不仅介绍了技术原理，还提供了实用的工具和步骤，对于那些希望在农业监控或智能安防领域应用深度学习技术的人来说，是一份宝贵的参考资料。