理解YOLOv5源码：detect.py推理流程解析
本文详细解读了YOLOv5的detect.py文件中目标检测的推理过程，包括加载模型、预处理输入图像、执行前向传播、后处理预测结果和可视化。通过逐行注释源代码，阐述了YOLOv5如何进行目标检测，从输入图像到最终显示带有边界框的检测结果。
在计算机视觉领域，YOLOv5是一种非常流行的目标检测算法。它是一种基于深度学习的单阶段检测器，具有高效性和准确性。本文将详细解读YOLOv5源码中的detect.py文件的推理部分，该部分负责在给定输入图像上执行目标检测的操作。
在开始之前，让我们先了解一下YOLOv5的基本原理。YOLOv5将目标检测任务视为一个回归问题，通过将输入图像分割成不同大小的网格单元，并为每个单元预测边界框和类别概率。YOLOv5的推理部分主要包含以下几个步骤：加载模型、预处理输入、执行前向传播、后处理预测结果和可视化。
下面是detect.py文件中推理部分的源代码，我们将逐行进行注释和解读：
def detect(opt, device):
# 加载模型
model = attempt_load(opt.we
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