yolov5车辆检测源码

引用和引用[2]提供了基于yolov5的车辆检测算法和界面。这些算法和界面可以用于识别交通场景中的车辆，包括货车和公交车。这些资源包括已训练好的权重文件、源码、原始图像数据集、标注数据集、pyqt5交互界面以及使用说明。您可以通过下载这些资源并运行相应的代码，实现yolov5车辆检测并查看结果界面。

### YOLOv11车辆检测教程 #### 使用YOLOv11进行车辆检测的方法概述 对于使用YOLOv11执行车辆检测的任务，该过程涉及准备环境、获取并预处理数据集以及调整配置文件来适应特定需求。值得注意的是，在提供的参考资料中并未直接提及有关YOLOv11的具体细节[^2]。 然而，基于YOLO系列的一般实践，可以推测出一套适用于YOLOv11的工作流程： - **安装依赖库**：确保已安装Python及相关机器学习框架（如PyTorch），这些工具构成了运行YOLO的基础环境。 - **下载权重文件与源码**：访问官方GitHub仓库或其他可靠资源站点下载最新版YOLOv11的预训练模型及其配套脚本。 - **收集标注好的图片资料作为训练样本**：这一步骤至关重要，高质量的数据集能够有效提高最终模型的表现力。可考虑采用公开可用的数据集或是自行采集满足项目要求的真实世界场景下的图像素材，并对其进行适当标记以便后续用于监督式学习过程中。 - **修改参数设定以匹配具体应用场景的需求**：依据实际任务特点编辑相应的`.cfg`配置文档，比如指定输入尺寸大小、锚框数量等超参选项；同时也要注意更新类别标签列表(`classes.names`)使之仅保留“car”，“truck”等相关条目从而聚焦于汽车类别的识别工作之上。 - **启动训练进程并通过验证集评估性能指标直至收敛稳定为止**：利用命令行指令调用train.py入口函数开启迭代优化循环，期间定期保存checkpoint便于恢复中断后的继续运算操作；另外还需借助val.py测试模块周期性地测量[email protected]等多项评价标准的变化趋势进而判断当前方案的有效程度如何。 ```python import torch from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.datasets import letterbox import cv2 import numpy as np def detect_vehicle(image_path, weights='yolov11.pt'): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load(weights, map_location=device) img = cv2.imread(image_path) img_size = 640 stride = int(model.stride.max()) img = letterbox(img, img_size, stride=stride)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, HWC to CHW img = np.ascontiguousarray(img) img_tensor = torch.from_numpy(img).to(device) img_tensor = img_tensor.float() img_tensor /= 255.0 if img_tensor.ndimension() == 3: img_tensor = img_tensor.unsqueeze(0) pred = model(img_tensor)[0] pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45) results = [] for det in pred: if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors(c), line_thickness=3) bbox = [int(x.item()) for x in xyxy] confidence = float(conf.item()) class_id = int(cls.item()) result.append({ "bbox": bbox, "confidence": confidence, "class_id": class_id }) return results ```