YOLOV5检测代码detect.py注释与解析

YOLOv5代码注释版更新啦,注释的是最近的2021.07.14的版本,且注释更全
github: https://github.com/Laughing-q/yolov5_annotations

YOLOV5检测代码detect.py注释与解析

本文主要对ultralytics\yolov5-v2.0版本的测试代码detect.py的解析,现在v5已经更新了-v3.0版本, 但该代码部分基本上不会有很大的改动,故以下注释与解析都是适用的;当然如果有大改动,笔者也会更新注释。
yolov5其他代码解析

检测参数以及main函数解析

if __name__ == '__main__':
    """
    weights:训练的权重
    source:测试数据,可以是图片/视频路径,也可以是'0'(电脑自带摄像头),也可以是rtsp等视频流
    output:网络预测之后的图片/视频的保存路径
    img-size:网络输入图片大小
    conf-thres:置信度阈值
    iou-thres:做nms的iou阈值
    device:设置设备
    view-img:是否展示预测之后的图片/视频,默认False
    save-txt:是否将预测的框坐标以txt文件形式保存,默认False
    classes:设置只保留某一部分类别,形如0或者0 2 3
    agnostic-nms:进行nms是否也去除不同类别之间的框,默认False
    augment:推理的时候进行多尺度,翻转等操作(TTA)推理
    update:如果为True,则对所有模型进行strip_optimizer操作,去除pt文件中的优化器等信息,默认为False
    """
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='', help='model.pt path(s)')
    parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source')  # file/folder, 0 for webcam
    parser.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder')  # output folder
    parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.65, help='object confidence threshold')
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS')
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results')
    parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
    parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3')
    parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')
    parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
    parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models')
    opt = parser.parse_args(
### 回答1: `yolov5 detect.py`是一个用于运行YOLOv5目标检测模型的脚本。它包含了使用YOLOv5模型进行目标检测所需的各种参数和设置,包括图像路径、模型权重路径、检测置信度阈值、输出图像路径等。 简要的来看,大致包含几个部分的内容: - 使用 ArgumentParser 库来定义和解析命令行参数 - 使用 torch 库来加载预训练模型并进行参数初始化 - 对输入图像进行预处理,将其转换为符合模型输入格式的 Tensor - 将 Tensor 输入模型进行预测,获得目标检测结果 - 对检测结果进行可视化,并保存在输出图像中 这个脚本还有很多细节和技巧,比如模型的nms以及检测结果的筛选等。需要进一步查看代码注释了解细节. ### 回答2: YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法,该算法最主要的特点是快速高效。YOLOv5detect.py文件是其源代码中的一个关键部分,用于实现检测图像或视频中的物体。 为了让detect.py更好地工作,需要对其主要的几个部分进行深入理解。其中包括了输入文件、检测模型、输出文件的设置等。下面针对这些部分进行详解。 输入文件:在detect.py中,通过`--source`选项设置输入图像或视频文件的路径。源图像可以是单张图片或者视频文件。 检测模型:YOLOv5的模型主要是基于深度神经网络,通过detect.py可以加载训练好的模型进行物体检测。其中模型文件主要有以下三种: - YOLOv5s:轻量级模型,速度较快,模型文件大小约为27MB - YOLOv5m:中等模型,速度和精度平衡,模型文件大小约为88MB - YOLOv5l:大型模型,有更精细的检测能力,模型文件大小约为170MB 除此之外,还可以通过添加`--weights`来选择加载自定义的模型参数文件。 输出文件:通过`--output`选项,用户可以设置输出结果文件的路径和文件名。输出结果包括原图像中检测到的目标、目标的类别、置信度等信息。 总之,YOLOv5detect.py是实现目标检测的重要工具之一。熟悉使用它将有助于我们更好地理解这个算法,更好地进行物体检测的工作。 ### 回答3: YOLOv5是一种快速、准确的目标检测算法,它采用了一系列创新技术,使得其在目标检测任务上表现出色。其中,detect.pyYOLOv5输出预测结果的脚本文件。下面我们将对该文件进行详解。 detect.py文件主要包含三个部分:模型加载、预测数据处理和输出结果。模型加载部分主要是通过解析命令行参数,加载指定路径下的模型权重文件和配置文件,构建YOLOv5模型。预测数据处理部分主要是将待预测的数据转换成模型输入的格式,并使用模型进行前向推导得到预测结果。输出结果部分主要是将预测结果进行解析和输出,包括边界框位置信息、类别置信度以及类别标签等信息。 在模型加载部分,我们首先需要对命令行参数进行解析。例如,我们需要指定模型权重文件的路径、配置文件的路径、预测数据的路径、输出结果的路径等。然后,我们通过调用models.py文件中的load函数加载模型权重文件和配置文件,用于构建YOLOv5模型。同时,我们还可以通过设置device参数来指定模型在GPU或者CPU上运行。 在预测数据处理部分,我们需要将待预测的数据转换成模型输入的格式。对于图像数据,需要进行图像预处理,包括缩放、裁剪、归一化等步骤。对于视频数据,还需要进行帧提取等处理。然后,我们将预处理后的数据送入模型进行前向推导,得到模型的预测结果。 在输出结果部分,我们需要对模型预测的结果进行解析和输出。边界框位置信息需要进行反归一化处理,并根据预测得分进行筛选;类别标签需要根据类别标签文件进行映射;同时,我们还可以通过设置命令行参数来进行可视化输出,将预测结果绘制在图像或者视频上。 总的来说,YOLOv5 detect.py文件是一个非常重要的脚本文件,它实现了从模型加载到预测结果输出的完整流程,具有非常重要的实际意义和应用价值。
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