从零基础吃透YOLOv5模型，揭秘目标检测领域的王者！

2023-02-05 17:27:33

YOLOv5：目标检测的开创性模型

什么是YOLO模型？

YOLO（You Only Look Once）模型是目标检测领域的革命性创新。它将图像划分为网格单元，并为每个单元预测目标是否存在、类别和位置。其极快的速度（比当时其他模型快 100 倍）和相对较高的准确率，使其成为实时目标检测的理想选择。

YOLOv5：最新的改进

YOLOv5 作为 YOLO 模型的最新版本，在速度和准确率方面进行了重大提升。其关键改进包括：

CSPDarknet53 骨干网络： 更轻量级，准确率更高。
PANet 颈部网络： 更好地融合不同尺度的特征图，提高准确率。
YOLOv3Head 头部网络： 改进目标类别和位置预测。

YOLOv5 的惊人性能

YOLOv5 在 COCO 数据集上的 mAP（平均精度）达到惊人的 46.0%，同时保持着极快的速度，可以实时处理视频流。这种速度和准确性的结合使其在以下应用中非常有价值：

自动驾驶： 检测道路上的车辆、行人、交通标志等。
视频监控： 识别可疑行为，例如入侵、打架等。
人脸识别： 检测和识别面部，用于安全访问、支付和考勤。
医疗影像分析： 检测 X 射线和 CT 扫描中的病变。

如何使用 YOLOv5 模型

使用 YOLOv5 非常简单：

import cv2
import numpy as np

# 加载 YOLOv5 模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov5s.weights", "yolov5s.cfg")

# 预处理图像
image = cv2.imread("image.jpg")
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (640, 640), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)

# 设置网络输入
net.setInput(blob)

# 前向传播
detections = net.forward()

# 后处理检测结果
for detection in detections[0, 0]:
    if detection[5] > 0.5:
        x, y, w, h = detection[0:4] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]])
        cv2.rectangle(image, (x - w / 2, y - h / 2), (x + w / 2, y + h / 2), (0, 255, 0), 2)