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

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习笔记 - 使用 YOLOv5、O​​penCV、Python 和 C++ 检测物体。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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。

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         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值,表示该检测的确定性。

        另外我们可以自己训练 YOLOv5,以便教它检测其他类型的物体。

二、调用YOLOv5进行目标检测

1、生成onnx格式

        命令如下,主要参数imgsz࿰文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-636973.html

到了这里,关于机器学习笔记 - 使用 YOLOv5、O​​penCV、Python 和 C++ 检测物体的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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