YOLOV5 Detetct.py 流程分析

本文介绍了YOLOV5的detect.py代码流程,包括初始化(加载超参数和模型权重)、加载数据(摄像头或图片)和预测过程。详细解释了预测数据格式和后置处理步骤,探讨了将YOLOV5整合到项目中的可能性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

今天放松一下,随便看看这个YOLOV5 的识别部分的代码是怎么做的,先前的话我们自己手动实现了一个非常简易的分类框架,HuClassfiy(已经上传Gitee,方便各位访问),那么这里的话想要使用YOLOV5做点好玩的,也必须要对整个的代码流程进行梳理。原理就不用说了,老复杂了,所以先从简单的来探索。

我们原来的实现这个detect的代码非常简单,后面会贴出,我注释后的detect代码

import argparse
from PIL import Image
from utils.DataSet.MyDataSet import MyDataSet
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