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yolov5中detect.py的核心代码是什么

时间: 2024-12-15 07:30:41 浏览: 51

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个流行的实时物体检测模型，其`detect.py`文件核心部分主要包括模型加载、图像处理、前向传播以及结果解析。以下是该脚本中的关键代码段： ```python # 导入必要的模块 from models.experimental import attempt_load import torch from utils.datasets import LoadImages from utils.general import check_img_size, non_max_suppression # 加载预训练模型 model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location='cpu') # 指定模型路径和设备（CPU） # 定义输入图像的处理函数 def inference(imgsz=640, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45): device = next(model.parameters()).device # 获取设备 dataset = LoadImages('image.jpg', img_size=imgsz) # 创建数据集实例 for path, img, im0s, vid_cap in dataset: # 遍历图片 img = torch.from_numpy(img).to(device) # 将图像转为Tensor并移动到设备上 pred = model(img)[0] # 前向推理得到预测结果 pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres) # NMS处理 result = [[bbox.tolist(), cls_id.item()] for bbox, cls_id in pred] # 可视化所需的框坐标和类别 ... # 调用inference函数进行实际检测 inference() ``` 这部分代码首先加载预训练模型，然后设置好输入图像的大小（imgsz），confidence阈值（conf_thres）和IoU阈值（iou_thres）。接着，它读取单张图像或视频流，并对每帧进行预测，通过非极大值抑制（NMS）筛选出最终的检测结果。

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