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毕设教学：Yolo v5 (v6.1)解析（二）

2023-11-10

Yolo v5 (v6.1)解析（二）

本文对YOLOv5模型的detect.py文件内容进行了详细阐述，笔者以后会定期讲解关于模型的其他的模块与相关技术，笔者也建立了一个关于目标检测的交流群：781334731，大家也可扫描底部图片加入，欢迎大家踊跃加入，一起学习鸭！

1.项目地址

源码地址：https://github.com/ultralytics/yolov5

打开网址后，点击master可选取不同版本的分支，本文对Yolov5最新版本v6.1解析
在这里插入图片描述

2.环境搭建

在配置Conda环境后就可以进入项目了，可以通过作者提供的requirements.txt文件进行快速安装

即在终端中键入如下指令：pip install -r requirements.txt
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3.代码运行

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如上是官方给出的代码运行方式，我们可利用Yolov5模型预测图像、视频、摄像头、网站视频、RTSP流文件等，模型会自动下载权重文件（yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt等），预测后的结果会自动保存到runs/detect/exp目录下，下次运行结果会保存在runs/detect/exp1目录下，依次类推；下图给出yolov5模型的权重和尺寸，更具体信息请参考：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
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4.模型推理

首先我们可以利用PyTorch
Hub工具加载Yolov5模型（如果没下载，会自动下载模型权重到根目录下），之后加载需要检测的图片，最后利用封装好的模型推理检测结果，下图给出具体的实现步骤。
在这里插入图片描述

5. detect.py文件解读

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

python

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