YOLOv5调用官方权重检测

YOLOv5快速上手指南
最新推荐文章于 2025-07-31 15:16:10 发布
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#深度学习 #人工智能

本文介绍如何下载YOLOv5源码并配置运行环境。通过简单几步即可使用pip安装依赖，并利用预训练权重进行目标检测。即使下载速度较慢，也能自动完成权重文件的获取。
部署运行你感兴趣的模型镜像

一 源码下载

 二 配置环境

可再terminal中直接运行 

pip install -r requirements.txt

调用官方权重进行检测

detect.py,参数设置如下：

注：yolov5s.pt可在GitHub上直接下载，也可以直接运行detect.py文件，权重文件会自动下载（但是下载速度较慢）

结果会自动保存在run->detect->exp中

 

 

 

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目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。主要提供yolov5的模型权重下载
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提供的引用内容未提及使用ROS和Yolov5训练出的权重进行视频流检测的方法，以下是一般性的实现步骤。 首先需要确保ROS环境和Yolov5环境都已正确配置。在ROS中，要创建一个工作空间并进行初始化，可使用以下命令： ```bash mkdir -p catkin_ws/src cd catkin_ws/src catkin_init_workspace cd .. catkin_make source devel/setup.bash ``` 对于Yolov5，可从其官方GitHub仓库克隆代码： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 接下来，需要编写ROS节点代码来调用Yolov5的推理功能。以下是一个简单的Python示例： ```python #!/usr/bin/env python import rospy import cv2 from cv_bridge import CvBridge from sensor_msgs.msg import Image import torch # 加载Yolov5模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/your/best.pt') # 初始化ROS节点 rospy.init_node('yolov5_video_detection', anonymous=True) bridge = CvBridge() def image_callback(msg): try: # 将ROS图像消息转换为OpenCV图像 cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") # 使用Yolov5进行检测 results = model(cv_image) # 绘制检测结果 result_image = results.render()[0] # 显示图像 cv2.imshow("Yolov5 Detection", result_image) cv2.waitKey(1) except Exception as e: rospy.logerr("Error processing image: %s", str(e)) # 订阅视频流话题 image_sub = rospy.Subscriber('/your/video/topic', Image, image_callback) # 进入ROS循环 rospy.spin() ``` 在上述代码中，`path/to/your/best.pt` 需要替换为你训练好的Yolov5权重文件的实际路径，`/your/video/topic` 需要替换为实际的视频流话题名称。 将上述代码保存为一个Python文件，例如 `yolov5_video_detection.py`，并赋予执行权限： ```bash chmod +x yolov5_video_detection.py ``` 最后，在ROS中启动该节点： ```bash rosrun your_package_name yolov5_video_detection.py ``` 其中，`your_package_name` 是你创建的ROS包的名称。
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