Python实现YOLOv5行人车辆检测：代码详解与步骤

model=torch.hub.load('ultralytics/yolov5','yolov5s',pretrained=True) ``` 这里的`torch.hub.load()`函数用于从Ultralytics仓库加载预训练的YOLOv5s模型。'yolov5s'指的是YOLOv5的小型版本（small），适合快速但可能精度稍低的检测。`pretrained=True`意味着我们将使用已经训练好的模型权重，可以直接用于目标检测。 3.执行目标检测 有了模型后，我们可以使用`model()`函数对图像进行检测。首先，我们需要导入`Image`模块来处理图像。例如： ```python fromPILimportImage img=Image.open('path/to/image.jpg') results=model(img) ``` 这里，`Image.open()`函数用于打开指定路径的图片，然后将图片传递给模型进行检测。`results`对象包含了模型预测出的边界框、类别和置信度等信息。 4.显示检测结果 检测完成后，我们可以使用`results.show()`方法在屏幕上展示检测结果，它会自动在原始图像上绘制出预测的边界框和类别标签： ```python results.show() ``` 5.保存检测结果 如果需要保存检测后的图像，可以使用`results.save()`方法，提供一个输出路径即可： ```python results.save('path/to/output.jpg') ``` 这将把带有预测结果的图像保存到指定位置。 6.YOLOv5工作原理 YOLOv5采用了YOLO（You Only Look Once）目标检测框架的最新版本，该框架以其实时性能和高准确性而闻名。YOLOv5的核心是使用卷积神经网络（CNN）来同时预测边界框和类别概率。它通过网格分割策略将图像划分为多个小区域，每个区域负责预测一部分目标。预测包括边界框坐标、类别的置信度以及每个类别的概率。 7.模型选择 YOLOv5有不同的模型尺寸可供选择，如YOLOv5s（small）、YOLOv5m（medium）、YOLOv5l（large）和YOLOv5x（extra large）。模型尺寸越大，通常精度越高，但计算需求也更大。根据应用场景，可以选择适合速度与精度平衡的模型版本。 8.自定义训练 除了使用预训练模型，用户还可以使用自己的数据集对YOLOv5进行训练，以适应特定的目标检测任务。这涉及到数据标注、配置文件修改和训练脚本的运行。 9.扩展应用 YOLOv5不仅可以用于行人和车辆的检测，还可以应用于各种其他场景，如人脸识别、物体识别、医学图像分析等。通过结合其他工具和库，可以构建更复杂的应用系统。 总结来说，这个文档提供了用Python和PyTorch实现YOLOv5目标检测的基本步骤，涵盖了从安装环境、加载模型到执行检测、显示和保存结果的完整流程。通过这些基础，开发者可以进一步探索YOLOv5的高级特性，如自定义训练、多类检测以及与其他技术的集成。