yolov5s pytorch
时间: 2025-02-18 18:44:16 浏览: 43
### 关于YOLOv5s模型与PyTorch框架
#### 模型概述
YOLOv5s 是 YOLO 系列目标检测算法中的轻量级版本之一,在保持较高精度的同时降低了计算复杂度,适用于资源受限环境下的实时应用。该模型基于 PyTorch 开发并提供了完整的训练、验证、推理等功能支持。
#### 实现细节
YOLOv5s 的网络结构主要由以下几个部分组成:
- **Backbone**: 使用 CSPDarknet53 作为骨干网提取特征图。
- **Neck**: 包含 SPP 和 PANet 结构来增强多尺度表征能力。
- **Head**: 负责最终预测边界框位置及类别概率分布。
整个过程通过配置文件定义不同组件参数设置,并利用预处理模块读取图像数据集完成输入准备[^1]。
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) # 加载模型权重
```
上述代码展示了如何加载已训练好的 YOLOv5s 权重文件用于后续操作。
#### 使用实例
为了更好地理解 YOLOv5s 在实际项目里的运用方式,下面给出一段简单的 Python 代码片段展示其基本工作流程:
```python
import cv2
import numpy as np
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox
def detect(image_path):
img0 = cv2.imread(image_path)
# 图像预处理
img = letterbox(img0, new_shape=640)[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB & HWC to CHW
img = np.ascontiguousarray(img)
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.float()
img /= 255.0
if img.ndimension() == 3:
img = img.unsqueeze(0)
pred = model(img)[0]
det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)[0]
if len(det):
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=colors(int(cls)), line_thickness=3)
return img0
```
这段脚本实现了从图片路径到标注结果可视化输出的功能,其中涉及到了必要的前向传播以及后处理步骤如 NMS 非极大抑制等技术手段。
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