这篇博客介绍了如何利用YOLOv5进行目标检测，包括YOLO v5模型的加载、图像推理、结果解析、输出图像等步骤，并涉及到ONNX格式转换和CUDA支持。此外，还探讨了训练自定义数据集的过程以及基于OpenCV加载模型的方法。
一、YOLO v5简述
YOLO v5虽然已经不是最先进的对象检测器，但是YOLOv5 使用了一个简单的卷积神经网络 CNN架构（相对YOLO v8来讲，不过v8精度是更高了一些），更易理解。这里主要介绍如何轻松使用 YOLO v5来识别图像中的对象。将使用 OpenCV、Python 和 C++ 来加载和调用我们的 YOLO v5 模型。
目标检测是最重要的计算机视觉任务之一。对于给定图像，对象检测器将发现：
- 图像中的物体
- 物体的分类
- 表示图像中对象坐标的边界框。
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