YOLOv5实战记录02 模型检测

宁玉AC

于 2024-03-27 23:19:07 发布

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分类专栏：每日学习打卡 YOLOv5实战记录文章标签： YOLO

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/EmileJiao/article/details/137092870

本文介绍了如何使用YOLOv5进行图像检测，包括关键参数如置信度阈值和IOU阈值的解释，以及利用torch.hub简化模型加载和图像识别的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本人记录打卡，不够自习，慎看。

今天主要学了计组和计网，YOLO简单打个卡。

指路大佬：【手把手带你实战YOLOv5-入门篇】YOLOv5 模型检测_哔哩哔哩_bilibili

1. 主要讲了几个关键参数：

图源你可是处女座

运行示例：

 python detect.py --weights yolov5s.pt   #--weights可以指定训练好的模型文件。

 python detect.py --weights yolov5s.pt --source data/images/bus.jpg
#source可以指定检测的目标，此处为指定单张图片。如果--source 0 即指定摄像头。 --source screen对整个屏幕进行检测。

python detect.py  --weights yolov5s.pt  --conf-thres 0.8
#--conf-thres代表置信度阈值，数值越低框越多。

python detect.py  --weights yolov5s.pt  --iou-thres 0.8
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