YOLOv应用开发与实现

一、背景与简介

        YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测系统,其核心思想是将目标检测视为回归问题,从而可以在单个网络中进行端到端的训练。YOLOv作为该系列的最新版本,带来了更高的检测精度和更快的处理速度。

目录

一、背景与简介

二、环境配置

以下是基于conda的环境配置示例:

三、YOLOv模型下载与准备

四、代码实现

以下是一个简单的Python代码示例,展示了如何使用YOLOv模型进行目标检测:

分析:



二、环境配置

  • 要开始YOLOv应用开发,首先需要配置一个合适的环境。推荐使用Dockerconda来创建一个虚拟环境,确保依赖的库和版本一致。
  • 以下是基于conda的环境配置示例:
conda create -n yolov5 python=3.8  
conda activate yolov5  
pip install torch torchvision  
pip install opencv-python

三、YOLOv模型下载与准备

  • YOLOv的预训练模型可以从官方GitHub仓库或其他可靠来源下载。下载完成后,解压缩模型文件,并将其放置在项目的合适位置。

四、代码实现

  • 以下是一个简单的Python代码示例,展示了如何使用YOLOv模型进行目标检测:
import cv2  
import torch  
from models.experimental import attempt_load  
from utils.general import non_max_suppression, scale_coordinates  # 加载模型  
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))  # 加载类别标签  
with open('coco.names', 'r') as f:  classes = [line.strip() for line in f.readlines()]  # 加载图像  
img = cv2.imread('test.jpg')  
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  
img = torch.from_numpy(img).to(torch.float32) / 255.0  # 进行目标检测  
if model.half():  img = img.half()  
pred = model(img)[0]  
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)  # 可视化结果  
for det in pred:  if len(det):  det[:, :4] = scale_coordinates(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round()  for *xyxy, conf, cls in reversed(det):  label = f'{classes[int(cls)]} {conf:.2f}'  plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=colors(int(cls), True))  # 显示结果图像  
cv2.imshow('YOLOv Detection', img0)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

分析:

  •         YOLOv通过端到端的训练方式,实现了高效的目标检测。其关键优势在于将目标检测视为回归问题,从而可以在单个网络中完成所有操作。此外,YOLOv还引入了一系列改进,如锚框动态调整、多尺度预测等,进一步提高了检测精度和速度。
  •         在实际应用中,YOLOv可以广泛应用于视频监控、自动驾驶、机器人导航等领域。通过集成到相应的系统中,可以实现实时的目标检测与识别,为各种应用场景提供有力支持。

        本文详细介绍了YOLOv的应用开发过程,包括环境配置、模型准备和代码实现。通过简单的Python代码,我们可以利用YOLOv模型进行实时目标检测,并在图像上可视化检测结果。未来,我们可以期待YOLO系列的进一步升级和改进,以及更多基于YOLOv的应用开发。

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/717240.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

【框架】MyBatis 框架重点解析

MyBatis 框架重点解析 1. MyBatis 执行流程 会话工厂生产的 SqlSession 对象提供了对数据库执行SQL命令所需的所有方法,包括但不限于以下功能: 数据库操作:SqlSession可以执行查询(select)、插入(insert&a…

腾讯云幻兽帕鲁游戏存档迁移教程,本地单人房迁移/四人世界怎么迁移存档?

腾讯云幻兽帕鲁游戏存档迁移的方法主要包括以下几个步骤: 登录轻量云控制台:首先,需要登录到轻量云控制台,这是进行存档迁移的前提条件。在轻量云控制台中,可以找到接收存档的服务器卡片,并点击进入实例详情…

Jmeter 安装

JMeter是Java的框架,因此在安装Jmeter前需要先安装JDK,此处安装以Windows版为例 1. 安装jdk:Java Downloads | Oracle 安装完成后设置环境变量 将环境变量JAVA_HOME设置为 C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_25 在系统变量Path中添加 C:\Pro…

股票技术指标(包含贪婪指数)

股票技术指标是用于分析股票价格和成交量数据,以便预测未来市场走势的工具。技术分析师使用这些指标来识别市场趋势、价格模式、交易信号和投资机会。技术指标通常基于数学公式,并通常在股票价格图表上以图形形式表示。 技术指标主要分为以下几类&#x…

A Brief Introduction of the Tqdm Module in Python

DateAuthorVersionNote2024.02.28Dog TaoV1.0Release the note. 文章目录 A Brief Introduction of the Tqdm Module in PythonIntroductionKey FeaturesInstallation Usage ExamplesBasic UsageAdvanced Usage A Brief Introduction of the Tqdm Module in Python Introducti…

力扣hot100:42.接雨水

什么时候能用双指针? (1)对撞指针: ①两数和问题中可以使用双指针,先将两数和升序排序,可以发现规律,如果当前两数和大于target,则右指针向左走。 ②接雨水问题中,左边最…

【算法集训】基础算法:枚举

一、基本理解 枚举的概念就是把满足题目条件的所有情况都列举出来,然后一一判定,找到最优解的过程。 枚举虽然看起来麻烦,但是有时效率上比排序高,也是一个不错的方法、 二、最值问题 1、两个数的最值问题 两个数的最小值&…

Vscode安装,ssh插件与配置

原因 发现很多新人在练习linux,可是只有windows机的时候,一般都是下载虚拟机,然后在虚拟机上安装ubuntu等linux平台。每次需要在linux中写代码,就打开ubuntu,然后在终端上用vim写代码,或者先编辑代码文本&…

css实现上下左右居中

css实现子盒子在父级盒子中上下左右居中 几种常用的上下左右居中方式 HTML代码部分 <div class"box"><img src"./img/77.jpeg" alt"" class"img"> </div>css部分 方式一 利用子绝父相和margin:auto实现 <sty…

内存管理 -----分段分页

分段 分段&#xff1a;程序的分段地址空间&#xff0c;分段寻址方案 两个问题 分段 &#xff1a;是更好分离和共享 左边是有序的逻辑地址&#xff0c;右边是无序的物理地址&#xff0c;然后需要有一种映射的关系&#xff08;段关联机制&#xff09; 各个程序的分配相应的地址…

Gin入门指南:从零开始快速掌握Go Web框架Gin

官网:https://gin-gonic.com/ GitHub:https://github.com/gin-gonic 了解 Gin Gin 是一个使用 Go 语言开发的 Web 框架,它非常轻量级且具有高性能。Gin 提供了快速构建 Web 应用程序所需的基本功能和丰富的中间件支持。 以下是 Gin 框架的一些特点和功能: 快速而高效:…

Sora模型风口,普通人如何抓住-最新AI系统ChatGPT网站源码,AI绘画系统

一、前言说明 PandaAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统&#xff0c;支持OpenAI-GPT全模型国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美&#xff0c;那么如何搭建部署AI创作ChatGPT&#xff1f;小编这里写一个详细图文教程吧。已支持…

边缘计算与任务卸载基础知识

目录 边缘计算简介任务卸载简介参考文献 边缘计算简介 边缘计算是指利用靠近数据生成的网络边缘侧的设备&#xff08;如移动设备、基站、边缘服务器、边缘云等&#xff09;的计算能力和存储能力&#xff0c;使得数据和任务能够就近得到处理和执行。 一个典型的边缘计算系统为…

前端按钮动画

效果示例 代码示例 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IEedge"><meta name"viewport" content"widthdevic…

OSCP靶场--Resourced

OSCP靶场–Resourced 考点(1.rpc枚举 2.crackmapexec密码喷洒&#xff0c;hash喷洒 3.ntds.dit system提取域hash 4.基于资源的约束委派攻击rbcd) 1.nmap扫描 ## ┌──(root㉿kali)-[~/Desktop] └─# nmap -sV -sC -p- 192.168.188.175 --min-rate 2000 Starting Nmap 7.9…

《一篇文章搞懂git(保姆级教学)》

目录 1.版本管理工具概念 2. 版本管理工具介绍 2.1版本管理发展简史(维基百科) 2.1.1 SVN(SubVersion) 2.1.2 Git 3. Git 发展简史 4. Git 的安装 4.1 git 的下载 ​4.2 安装 5. Git 工作流程 5.1 Git 初始化 5.2 git 流程 5.2.1 流程图 5.2.2概念即详解 6.Git …

IO多路复用:提高网络应用性能的利器

&#x1f90d; 前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6 &#x1f368; 阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1 &#x1f560; 牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》 、《2024面试高频手撕题》 &#x1f35a; 蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js 和 E…

unity学习(46)——服务器三次注册限制以及数据库化角色信息1--数据流程

1.先找到服务器创建角色信息代码的位置&#xff0c;UserBizImpl.cs中&#xff1a; public PlayerModel create(string accId, string name, int job) {PlayerModel[] playerModelArray this.list(accId);//list是个自建函数&#xff0c;本质通过accId来查询if (playerModelAr…

【高数】常数项级数概念与性质

下面为个人数学笔记&#xff0c;有需要借鉴即可。 一、常数项级数概念 二、常数项级数性质 三、调和级数 完。

c++之旅——第三弹

大家好啊&#xff0c;这里是c之旅第三弹&#xff0c;跟随我的步伐来开始这一篇的学习吧&#xff01; 如果有知识性错误&#xff0c;欢迎各位指正&#xff01;&#xff01;一起加油&#xff01;&#xff01; 创作不易&#xff0c;希望大家多多支持哦&#xff01; 一.命名空间;…