yolov5试玩

来源 从网上的博客无意看到了yolov5网络,感觉十分神奇,其在前几代的基础上提升超大。下面来简单介绍下怎么白嫖调用,顺便记录一下,以后供自己参考。 环境安装 环境使用的是CUDA11.0 + pytorch1.8.1。代码是从github仓库上直接下载的,这是下载的仓库链接 下好了之后解压就OK,下面是代码文件解压完成后的界面。 因为现在下载的代码只是一个模型,还没有之前训练好的参数,于是我们还要再下载权重文件,这是权重文件的下载链接 提取码:f562 下载好后把权重文件解压到weights里面去然后如果按照网上的教程还需要打开Anaconda Prompt安装依赖(我也试了试,但是会报错,这里存疑) pip install -U -r requirement.txt (慎用)!! 然后打开detect.py,直接运行,程序会把yolov5-master/data/images里面的图片、视频加上识别的框框,输出到yolov5-master/runs/detect/exp里面。 下面是运行结果,我们可以看到,程序调用了GPU加速,将yolov5-master/data/images里面的文件进行逐个转化。 Backend Qt5Agg is interactive backend. Turning interactive mode on. Namespace(agnostic_nms=False, augment=False, classes=None, conf_thres=0.25, device='', exist_ok=False, img_size=640, iou_thres=0.45, name='exp', nosave=False, project='runs/detect', save_conf=False, save_txt=False, source='data/images', update=False, view_img=False, weights='yolov5s.pt') YOLOv5 2021-3-30 torch 1.8.1 CUDA:0 (GeForce RTX 3070, 8192.0MB) Fusing layers... Model Summary: 224 layers, 7266973 parameters, 0 gradients, 17.0 GFLOPS image 1/3 C:\Users\1\Desktop\AIProject\yolov5-master\data\images\0_5b320ea307eed_600.jpg: 640x640 1 cup, 3 books, Done....

March 30, 2021 · 1 min · Rufus