yolov5的简单使用

yolov5是什么

来自chatGPT的描述如下

YOLOv5是一种目标检测算法,它是YOLO系列算法的最新版本,由Joseph Redmon和Alexey Bochkovskiy等人开发。与之前的版本相比,YOLOv5在准确性和速度方面都有所提高。YOLOv5使用一种名为“Bag of Freebies”的技术,该技术包括许多小的改进,例如数据增强、学习率调度、正则化等,这些改进可以提高模型的准确性。此外,YOLOv5还使用了一种名为“SPP(Spatial Pyramid Pooling)”的技术,该技术可以在检测不同尺度的目标时提高模型的效率和准确性。YOLOv5使用了一种名为“CSP(Cross Stage Partial)”的网络结构,该结构可以提高模型的准确性和速度。该结构通过将输入通道分为两个分支来减少计算量,从而使模型更加轻量化和高效。YOLOv5还具有易于使用和训练的特点,它可以在多个平台上运行,包括CPU、GPU和TPU。此外,它还提供了一个简单易用的命令行界面,可以用于训练、推理和评估模型。YOLOv5在目标检测方面的应用非常广泛,例如人脸检测、物体检测、行人检测等。它已经在各种应用场景中得到了广泛应用,例如安防监控、自动驾驶、智能家居等。总之,YOLOv5是一种高效、准确、易用的目标检测算法,它具有广泛的应用前景,并且在未来的研究和发展中将继续发挥重要作用。

下载安装

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # install

使用

前提

需要安装Python运行环境

简单运行

python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0                               # webcamimg.jpg                         # imagevid.mp4                         # videoscreen                          # screenshotpath/                           # directorylist.txt                        # list of imageslist.streams                    # list of streams'path/*.jpg'                    # glob'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc'  # YouTube'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream

运行结果会存放在项目目录yolov5/runs/detect/exp{序号}

运行示例

python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0执行该命令会要求打开摄像头
在这里插入图片描述

使用场景

  • 检测图片或视频中的人物或物品
  • 测试机器的GPU性能

参考文档

https://github.com/ultralytics/yolov5#readme

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