基于Yolov5的缺陷检测算法

本文介绍了如何利用深度学习模型Yolov5实现缺陷检测算法。详细讲解了安装依赖库、加载预训练模型、编写检测代码以及调用检测函数的步骤,提供了一个实用的计算机视觉应用实例。

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计算机视觉一直是人工智能领域中的重要研究方向之一。近年来,深度学习模型在计算机视觉任务中取得了显著的突破。Yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法,它能够高效准确地检测图像中的多个目标。在本文中,我们将介绍如何使用Yolov5来实现缺陷检测算法,并提供相应的源代码。

首先,我们需要安装Yolov5的相关依赖库。以下是所需的Python库的安装命令:

pip install torch torchvision
pip install pillow
pip install numpy
pip install opencv-python

安装完成后,我们可以开始编写缺陷检测算法的代码。首先,我们需要导入所需的库:

import torch
import torchvision
from PIL import Image
import numpy 
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