机器学习笔记 - 使用 YOLOv5、O​​penCV、Python 和 C++ 检测物体

已于 2023-10-06 14:10:36 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 OpenCV从入门到精通 文章标签： YOLO YOLOV5 YOLO v8 目标检测 深度学习
于 2023-08-03 22:22:20 首次发布
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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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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。

        对于每个对象，对象检测算法分配一个置信度

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