【目标检测】YOLO V5代码

最新推荐文章于 2025-06-04 04:46:27 发布
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分类专栏： 目标检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AugustMe/article/details/116524770
该博客对比了YOLOv5的原版实现与两个衍生版本的代码差异，包括ultralytics/yolov5、wudashuo/yolov5和DataXujing/YOLO-v5。内容涉及目标检测算法的优化、性能提升和可能的定制化修改，适合深度学习和计算机视觉领域的开发者参考。

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO v5的排水管网缺陷智能识别(续)
qq_36130719的博客
11-16 920
通过对1800张排水管道缺陷照片进行分析研究得出，排水管道缺陷样本库的构建流 程包括以下步骤:（1）数据采集。对抽帧获得的样本进行人工筛选，去除重复、无效或错误的数 据。对筛选好的数据进行数据增强，包括旋转、翻转、裁剪等，增加数 据多样性和数量.（5）缺陷标注。对采集的数据进行缺陷标注，包括缺陷的类型、位置、 大小等。其二是既满足用户对数据进行处理的基本需求，也尽可能地方便用户对样本数据各方面 信息的理解[76]。在样本库构建的过程中，需要注意对数据的质量进行控制，保证数据的 准确性和可靠性。
YOLO V5：目标检测的强大算法
m0_68254399的博客
10-12 1520
或者在更复杂的场景下，如低光照、恶劣天气等条件下，提高模型的检测精度和鲁棒性。例如，输入的 512×20×20 的特征图经过 1×1 的卷积层后输出 256×20×20 的特征图，再经过并列的三个最大池化操作，将结果与其初始特征相加，输出 1024×20×20 的特征图，最后用 512 的卷积核将其恢复到 512×20×20 的特征图。在训练时，仍然采用传统的填充方式将图片缩放到固定大小（如 416×416），而在测试和使用模型推理时，则采用缩减黑边的方式，减少了图像的计算量，提高了目标检测和推理的速度。
YOLO-v5检测代码
10-19
YOLOv4还没有退热，YOLOv5已经发布！ 6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是 完全基于PyTorch实现的！ YOLO v5的主要贡献者是YOLO v4中重点介绍的马赛克数据增强的作者
yolov5 目标检测代码
arno1988的专栏
07-17 541
yolov5 目标检测代码
【YOLOv5目标检测教程】深入解析yolov5-7.0代码文件结构
最新发布
目标检测
06-04 1877
本文介绍了YOLOv5-7.0版本的代码结构，帮助开发者快速理解和使用该目标检测框架。文章详细解析了主要目录的功能，包括分类(classify/)、数据(data/)、模型(models/)、分割(segment/)模块和工具(utils/)，并说明了核心执行脚本如训练(train.py)、检测(detect.py)等。作者还提供了代码下载链接和相关教程指引，适合不同层次的开发者参考使用。通过清晰的项目结构说明，读者可以快速定位所需功能模块，提升开发效率。
4.yolov5目标监测-代码使用
大李出奇迹的博客
05-02 3031
内容概述 在本章节将会基于前面2篇博客训练出来的模型，使用pytorch将模型驱动起来进行推理，使用电脑自带的摄像头进行抓流分析。 环境搭建 创建conda虚拟环境，安装pytorch+cuda+cudnn+显卡驱动，在上文已经搭建过了。 安装opencv： pip install opencv-python 一般装好了torch 就给你自带了 安装numpy：pip install numpy 一般装好了torch 就给你自带了 代码内容-简单案例 impor
YOLOv5的检测代码（中文注释）
qq_18677445的博客
05-24 1314
【代码】yolov5的检测代码（中文注释）
Yolov5——训练目标检测模型详解（含完整源码）
CherriesOvO的博客
05-27 3851
新建一个名为VOC2007的文件夹，在里面创建一个名为JPEGImages的文件夹存放需要打标签的图片文件；再创建一个名为Annotations的文件夹存放标注的标签文件；模型训练完成后，会在主目录下产生一个名为runs的文件夹，在runs/train/exp/weights目录下会产生两个权重文件，一个是最后一轮的权重文件，一个是最好的权重文件。（注：由于模型训练轮数以及数据集较少等原因，本项目中模型准确率较低，建议增加训练轮数以及数据集大小以获得更高准确率）
基于yolo-v5的猪脸目标检测模型与代码
12-26
YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，以其高效和准确的特性在计算机视觉领域广泛应用。这里我们特别针对猪脸进行检测，这对于畜牧业的智能化管理，如健康监测、个体识别等具有重要意义。 首先，...
YOLO v5安全帽检测模型代码和已训练好的模型权重
05-14
YOLO v5模型。安全帽VOC标注数据集。YOLO v5 模型代码和已保存的模型权重。 预训练模型和配置文件为均为YOLO v5s。迭代次数为50，亲测视频检测效果好。相关参数可调！ 到手直接用，有问题联系q614450979。
基于Yolo v5目标检测代码+数据集
08-04
YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于计算机视觉领域的实时目标检测系统，其最新版本为YOLOv5。本资源包含YOLOv5的代码实现和相关数据集，旨在帮助开发者和研究人员快速理解和应用目标检测技术。以下是关于...
Yolov5 代码从入门到畅通（v6.2） 附代码注释
热门推荐
码农研究僧的博客
11-19 1万+
网上资料对于Yolov5原理比较多，代码解释比较少。那就写个注释补充个流程吧这部分代码主要来源于官方，v6.2：官方github通过detect代码文件来预测window文件用\，而linux操作系统使用/一开始的文件都是导入包名（为了验证导入的包路径正确，使用如下的代码进行验证） 整体的主函数为： 对应命令行格式下的参数可以为图片或者视频流：，代码运行截图如下： 具体解析参数的函数如下： 具体main函数的执行如下： 补充参数讲解，可看我这篇文章的补充：Python关于 *args 和 **kwargs
目标检测（8）—— YOLOV5代码调试及参数解析
weixin_45703331的博客
11-09 5634
YOLOV5代码调试及参数解析
【YOLOv5代码整理】
weixin_40730615的博客
08-12 493
yolo v5项目篇
YOLOv5代码实现
weixin_42613017的博客
02-10 225
YOLOv5是一个用于对象检测的开源软件，它可以帮助你识别图像或视频中的物体。 如果你想要实现YOLOv5的代码，你需要学习一些基本的机器学习知识，例如卷积神经网络(CNN)。你还需要了解目标检测的基本原理，例如滑动窗口，锚点，非极大值抑制等。 在开始实现YOLOv5的代码之前，你可以先学习一些有关机器学习的基本概念，例如神经网络，损失函数，优化器等。你还可以尝试使用一些机器学习框架，例如Tens...
yolo v5代码解读
在路上@Amos
09-15 395
YOLOV5代码解析(更新中)
YOLOv5代码解析
qq_23339307的博客
06-15 407
YOLOv5代码解析
Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))
m0_62396648的博客
06-19 1万+
正负样本都是针对于算法经过处理生成的框，用于计算损失，而在预测过程和验证过程是没有这个概念的。正例用来使预测结果更靠近真实值的，负例用来使预测结果更远离除了真实值之外的值的。正负样本的比例最好为1：1到1：2左右，数量差距不能太悬殊，特别是正样本数量本来就不太多的情况下。如果负样本远多于正样本，则负样本会淹没正样本的损失，从而降低网络收敛的效率与检测精度。这就是目标检测中常见的正负样本不均衡问题，解决方案之一是增加正样本数。
Java注解到底该怎么去理解
weixin_33787529的博客
01-07 139
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
YOLO V5 目标检测
02-27
### YOLO V5 目标检测教程 YOLO V5 是一种高效的目标检测算法，官方代码中提供了四种不同规模的检测网络：YOLO V5s、YOLO V5m、YOLO V5l 和 YOLO V5x[^1]。 #### 主要组件介绍 YOLO V5 的架构主要包括以下几个部分： - **Backbone**: 使用 Focus 结构替代传统的卷积操作，以及 BottleneckCSP 和 SPP (Spatial Pyramid Pooling) 来增强特征表达能力[^3]。 - **Neck**: 利用 PANet 进行特征融合，结合自底向上和自顶向下的路径聚合机制，有效提升了小物体检测的效果。 - **Head**: 继承了 YOLOv3/v4 中的经典头部设计，负责最终的边界框回归与类别分类任务。 #### 关键技术创新点 为了改善训练过程并获得更好的泛化性能，YOLO V5 引入了一些重要的改进措施： - **残差网络 Residual Network**：采用 CSPDarknet 架构中的残差模块，该结构由两条分支组成——一条为主干通道执行标准卷积运算；另一条则保持恒定不变直至最后时刻才加入到主线上。这种设置有助于解决深层网络中存在的梯度消失难题，并允许更深层次的设计以提升精度[^4]。 - **新型激活函数 SiLU**：相较于传统 ReLU 函数而言，SiLU 不仅保留了非线性的优势，而且拥有更加灵活和平滑的变化趋势，尤其适合应用于复杂的视觉识别场景之中。 - **空间金字塔池化层 SPPF**：通过对同一张图片的不同尺度子区域实施最大值采样操作，从而扩大感受野范围，使得模型能够在更大范围内捕捉上下文信息。 #### 性能优化建议 针对实际应用场景的需求，可以从以下几个角度出发来进行针对性调优： - 调整预设参数配置文件内的超参设定，比如学习率策略、正则项系数等； - 增加数据集多样性，利用图像增广手段扩充样本数量； - 尝试不同的损失函数组合方式，探索更适合当前任务需求的形式； - 对于特定领域问题，则可考虑定制专用的数据加载器或评估指标体系。 ```python import torch from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device def detect(image_path='data/images/bus.jpg', weights='yolov5s.pt'): device = select_device() model = attempt_load(weights, map_location=device) img0 = cv2.imread(image_path) img = letterbox(img0)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, hwc to chw img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() / 255.0 pred = model(img.unsqueeze(0), augment=False)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45) if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], img0.shape).round() return det.cpu().detach().numpy(), img0 if __name__ == '__main__': detections, original_image = detect('your_test_image.png') ```
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