Yolov5轻松部署，运行技巧大揭秘，助你快速上手目标检测！

引言

Yolov5（You Only Look Once version 5）是当前非常流行的一种目标检测算法，以其高速度和准确度在计算机视觉领域受到了广泛关注。本文将详细介绍Yolov5的部署方法、运行技巧，以及如何快速上手目标检测。

1. Yolov5简介

Yolov5是一种基于神经网络的目标检测算法，它通过单阶段检测器实现了快速且准确的目标检测。相比于传统的两阶段检测器，Yolov5在速度和准确度上都有显著优势。

2. Yolov5部署

2.1 环境准备

在部署Yolov5之前，需要准备以下环境：

操作系统：Windows/Linux/MacOS
Python版本：3.7+
安装包管理器：pip
额外依赖：PyTorch、OpenCV等

2.2 安装Yolov5

以下是在Python环境中安装Yolov5的步骤：

# 克隆Yolov5仓库 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 进入Yolov5目录 cd yolov5 # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 安装PyTorch # 注意：根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch版本 pip install torch torchvision torchaudio

2.3 预测模型

在Yolov5目录下，有一个名为runs的文件夹，用于存放训练好的模型和预测结果。以下是一个简单的预测示例：

import torch from models.experimental import attempt_load from utils.datasets import LoadStreams, LoadImages from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device, time_synchronized # 加载模型 device = select_device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) # 加载预训练模型 # 设置输入图像大小 imgsz = 640 # 预测 source = 'data/images' # 指定图像或视频源 stream = False # 是否从视频流中读取 img0 = cv2.imread('data/images/zidane.jpg') # 读取图像 imgsz = check_img_size(img0, s=imgsz) # 检查图像大小 # 检测 if not source.endswith('.txt'): # 如果不是文本文件 dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz) else: # 如果是文本文件 dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz) for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 归一化 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 一次前向传播 pred = model(img, augment=False)[0] # 非极大值抑制 pred = non_max_suppression(pred, 0.4, 0.5, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 for i, det in enumerate(pred): # 检测到的图像 p, s, im0 = path, '', im0s s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # 打印图像大小 if len(det): # 置换坐标 det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # 打印检测结果 for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # 每个类别的数量 s += f'{n} {names[int(c)]}s, ' # 打印类别和数量 # 绘制检测结果 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3) # 显示图像 cv2.imshow(p, im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break