[C#]winform部署yolov5-onnx模型

【官方框架地址】

https://github.com/ultralytics/yolov5
【算法介绍】

Yolov5,全称为You Only Look Once version 5,是计算机视觉领域目标检测算法的一个里程碑式模型。该模型由ultralytics团队开发,并因其简洁高效的特点而备受关注。Yolov5在保留了前代模型(Yolov3)优点的同时,进一步优化了网络结构,提高了检测速度和准确率。

Yolov5的核心思想是利用深度学习和神经网络,对输入的图像进行多尺度特征提取,并利用回归方法预测出图像中目标物体的位置和类别信息。相较于传统的目标检测算法,Yolov5具有更高的检测精度和更快的运行速度。

Yolov5模型结构主要包括三个部分:骨干网络(Backbone)、特征金字塔网络(Feature Pyramid Network)和检测头(Detection Head)。

  1. 骨干网络:Yolov5采用了轻量级的网络结构,如CSPDarknet53和EfficientNet等,用于提取图像的多尺度特征。这些网络结构在保持高性能的同时,显著降低了模型的计算复杂度。
  2. 特征金字塔网络:特征金字塔网络在骨干网络的基础上,进一步提取多尺度的特征信息,为后续的目标检测提供丰富的特征信息。
  3. 检测头:检测头负责根据特征金字塔网络输出的特征信息,进行目标物体的位置和类别预测。Yolov5采用了类似于anchor box的方法,通过预测物体与anchor box的交并比(Intersection over Union)和类别信息,实现目标检测。

相较于前代模型,Yolov5在训练过程中采用了许多优化策略,如数据增强、学习率衰减、知识蒸馏等,进一步提高了模型的性能。此外,Yolov5还支持多任务学习(Multi-task Learning),可以在同一模型中同时进行目标检测、实例分割和关键点检测等任务,提高了模型的泛化能力。

在实际应用中,Yolov5表现出了优秀的性能。在COCO、PASCAL VOC等目标检测数据集上,Yolov5取得了领先于其他算法的准确率。此外,由于Yolov5的简洁高效特点,该模型在移动设备、嵌入式系统等领域也有着广泛的应用前景。

总的来说,Yolov5是计算机视觉领域目标检测算法的一个重要进展。它不仅提高了目标检测的准确率和速度,而且具有较低的计算复杂度和良好的泛化能力。未来,随着深度学习技术的不断发展,相信会有更多优秀的目标检测算法涌现出来,推动计算机视觉领域的技术进步。

【效果展示】


【参考实现部分代码】

using SixLabors.Fonts;
using SixLabors.ImageSharp;
using SixLabors.ImageSharp.Drawing.Processing;
using SixLabors.ImageSharp.PixelFormats;
using SixLabors.ImageSharp.Processing;
using System;
using Yolov5Net.Scorer;
using Yolov5Net.Scorer.Models;using var image = await Image.LoadAsync<Rgba32>("Assets/test.jpg");
{using var scorer = new YoloScorer<YoloCocoP5Model>("Assets/Weights/yolov5n.onnx");{var predictions = scorer.Predict(image);var font = new Font(new FontCollection().Add("C:/Windows/Fonts/consola.ttf"), 16);foreach (var prediction in predictions) // draw predictions{var score = Math.Round(prediction.Score, 2);var (x, y) = (prediction.Rectangle.Left - 3, prediction.Rectangle.Top - 23);image.Mutate(a => a.DrawPolygon(new Pen(prediction.Label.Color, 1),new PointF(prediction.Rectangle.Left, prediction.Rectangle.Top),new PointF(prediction.Rectangle.Right, prediction.Rectangle.Top),new PointF(prediction.Rectangle.Right, prediction.Rectangle.Bottom),new PointF(prediction.Rectangle.Left, prediction.Rectangle.Bottom)));image.Mutate(a => a.DrawText($"{prediction.Label.Name} ({score})",font, prediction.Label.Color, new PointF(x, y)));}await image.SaveAsync("Assets/result.jpg");}
}


【源码下载】
【测试环境】

vs2019
netframework4.7.2
onnxruntime1.16.3
opencvsharp4.8.0

注意模型在yolov5-6.0和yolov5-7.0测试通过,<6.0不支持
 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/616618.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Tampermonkey油猴插件-某红薯一键导出收藏+一键下载单个笔记内容

Unity3D特效百例案例项目实战源码Android-Unity实战问题汇总游戏脚本-辅助自动化Android控件全解手册再战Android系列

nova组件讲解和glance对接swift

1、openstack架构 &#xff08;1&#xff09;openstack是一种SOA架构&#xff08;微服务就是从这种架构中剥离出来的&#xff09; &#xff08;2&#xff09;这种SOA架构&#xff0c;就是把每个服务独立成一个组件&#xff0c;每个组件通过定义好的api接口进行互通 &#xff…

使用递归将list转换成tree

在产品研发时遇到这样一个问题&#xff0c;对于省市区县这类三级联动的数据&#xff0c;前端插件需要一次把数据全部返回&#xff0c;单纯的使用接口查询字节的没办法满足要求。 如果一次把数据全部返回&#xff0c;前端使用起来很麻烦需要一条一条的进行查找。 常规的使用方…

软件测试|解读Python的requirements.txt文件:管理项目依赖的完整指南

简介 在Python项目中&#xff0c;管理依赖库是必不可少的。requirements.txt文件是一种常用的方式&#xff0c;用于列出项目所需的所有依赖库及其版本。本文将详细介绍requirements.txt的用法&#xff0c;帮助你更好地管理项目的依赖。 使用步骤 创建requirements.txt文件&am…

2024 爱分析 · AI 与大模型高峰论坛:和鲸喜获两项殊荣!

1 月 9 日下午&#xff0c;“2024 爱分析 AI 与大模型高峰论坛”在京举办。本次论坛以“智能涌现&#xff0c;价值焕新”为主题&#xff0c;汇聚众多专家学者、实践先驱&#xff0c;共同探讨 AI 与大模型在企业内的新场景、新价值、新路径。论坛中&#xff0c;和鲸科技成功入选…

全网最全postman接口测试教程和项目实战~从入门到精通!!!

Postman实现接口测试内容大纲一览&#xff1a; 一、什么是接口&#xff1f;为什么需要接口&#xff1f; 接口指的是实体或者软件提供给外界的一种服务。 因为接口能使我们的实体或者软件的内部数据能够被外部进行修改。从而使得内部和外部实现数据交互。所以需要接口。 比如&…

2023年全国职业院校技能大赛软件测试赛题—单元测试卷①

单元测试 一、任务要求 题目1&#xff1a;根据下列流程图编写程序实现相应分析处理并显示结果。返回文字“xa*a*b的值&#xff1a;”和x的值&#xff1b;返回文字“xa-b的值&#xff1a;”和x的值&#xff1b;返回文字“xab的值&#xff1a;”和x的值。其中变量a、b均须为整型…

虚拟主机操作系统 Windows、Linux

操作系统将直接影响服务器的性能、安全性和可用性&#xff0c;因此确保选择合适的操作系统对于成功运行您的网站或应用程序至关重要。以下是一些考虑因素&#xff0c;可帮助您选择适合您需求的虚拟主机操作系统。 1. 熟悉度和技术支持&#xff1a; 如何选择操作系统应该考虑您…

力扣120. 三角形最小路径和(Java 动态规划)

Problem: 120. 三角形最小路径和 文章目录 题目描述思路解题方法复杂度Code 题目描述 思路 Problem:64. 最小路径和 本题目可以看作是在上述题目的基础上改编而来&#xff0c;具体的思路&#xff1a; 1.记录一个int类型的大小的 n 乘 n n乘n n乘n的数组&#xff08;其中 n n n为…

使用 Github、Hugo 搭建个人博客

Hugo 静态网站构建手册&#xff1a;https://jimmysong.io/hugo-handbook/ 关键字&#xff1a;开源 博客 框架 1、GitHub Pages 官网&#xff1a;https://pages.github.com/ 文档&#xff1a;https://docs.github.com/zh Github Pages 简介 Websites for you and your project…

jax.vmap和jax.pmap介绍

jax.vmap 和 jax.pmap 是 JAX 中用于在不同层面进行并行计算的重要工具&#xff0c;它们有助于提高深度学习模型的效率。 import jax import jax.numpy as jnp# 定义一个简单的函数 def example_fn(x):return jnp.sum(x**2)# 输入数据 key jax.random.PRNGKey(42) x_data ja…

HarmonyOS——ArkUI状态管理

一、状态管理 在声明式UI编程框架中&#xff0c;UI是程序状态的运行结果&#xff0c;用户构建了一个UI模型&#xff0c;其中应用的运行时的状态是参数。当参数改变时&#xff0c;UI作为返回结果&#xff0c;也将进行对应的改变。这些运行时的状态变化所带来的UI的重新渲染&…

python 异常处理 try...except...finally..

python 异常处理&#xff1a; 简单的异常处理主要依靠内置异常处理结构体&#xff0c;代码结构如下&#xff1a; try: … except ValueError as e: # 异常判断&#xff0c;出现ValueError错误时处理机制 … except ZeroDivisionError as e: # 异常判断&#xff0c;出现ZeroDiv…

2024年免费服务器活动整理汇总

随着科技的发展&#xff0c;服务器在各行各业的应用越来越广泛&#xff0c;而免费服务器活动也成为了许多企业和个人关注的焦点。目前有许多免费服务器活动可供选择&#xff0c;本文将为大家整理汇总免费服务器活动&#xff0c;帮助大家更好地了解和参与。 一、腾讯云免费服务器…

【Linux】:Linux中的Git分支管理

本章开始介绍 Git 的杀⼿级功能之⼀&#xff08;注意是之⼀&#xff0c;也就是后⾯还有之⼆&#xff0c;之三……&#xff09;&#xff1a;分⽀。分⽀就是科幻电影⾥⾯的平⾏宇宙&#xff0c;当你正在电脑前努⼒学习 C 的时候&#xff0c;另⼀个你正在另⼀个平⾏宇宙⾥努⼒学习…

day15 层序遍历 翻转二叉树 对称二叉树

题目1&#xff1a;102 二叉树的层序遍历 题目链接&#xff1a;102 二叉树的层序遍历 题意 根据二叉树的根节点root&#xff0c;返回其节点值的层序遍历 借助队列实现&#xff0c;因为队列是先进先出的逻辑&#xff0c;符合层序遍历一层一层遍历的思想 代码 /*** Definitio…

Listener监听器----HttpSession对象的生命周期监听器

一、HttpSession对象的生命周期监听器 HttpSessionListener接口定义了HttpSession对象生命周期的监听行为。 void sessionCreated(HttpSessionEvent se) HttpSession对象创建后会触发该监听器方法&#xff0c;并将已创建HttpSession对象传递到该方法中 void sessionDestoryed(…

Linux 管理 Systemd 服务的命令行工具

Linux 管理 Systemd 服务的命令行工具 systemctl 是用于管理 Systemd 服务的命令行工具。下面是一些常用的 systemctl 命令及其功能&#xff1a; 1. systemctl enable <service>&#xff1a;启用一个服务&#xff0c;使其在系统启动时自动启动。 2. systemctl start <…

超详细讲解Transformers自然语言处理NLP文本分类、情感分析、垃圾邮件过滤等(附数据集下载)

超详细讲解Transformers自然语言处理NLP文本分类、情感分析、垃圾邮件过滤等(附数据集下载) 什么是自然语言处理 (NLP) ? 自然语言处理 (NLP) 是计算机科学的一个分支,更具体地说,是人工智能 (AI) 的分支,旨在让计算机能够以与人类大致相同的方式理解文本和语音。 自然语…

Matlab 建文件夹保存本次仿真图表数据和参数

文章目录 前言代码 前言 有时候跑的仿真参数非常多&#xff0c;保存结果的时候需要把仿真参数和数据一起保存&#xff0c;为方便起见&#xff0c;查了一下怎么建文件夹自动保存本次仿真图表数据和参数&#xff0c;再也不用担心忘记结果是什么参数跑出来的了~ 代码 % 定义变量…