快速复现目标检测经典代码
时间: 2025-02-21 13:25:03 浏览: 38
### 目标检测经典代码示例
#### YOLOv5 实现目标检测
YOLO系列算法因其高效性和准确性而广受好评。下面展示的是基于PyTorch框架下YOLOv5的目标检测代码片段,该版本支持多种硬件加速选项以及灵活的数据配置方式。
```python
import torch
from pathlib import Path
def detect():
weights = 'runs/exp0/weights/best.pt'
source = 'data/images/'
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=weights)
# 推理设置
imgsz = 640 # 图像大小
conf_thres = 0.25 # 置信度阈值
iou_thres = 0.45 # NMS IOU 阈值
# 开始推理
results = model(source, size=imgsz)
# 结果保存路径
save_dir = Path('inference/output')
if not save_dir.exists():
save_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# 显示结果并保存图片
for result in results.xyxy:
print(result)
detect()
```
此段代码展示了如何加载预训练好的YOLOv5模型并对指定目录下的图像执行对象识别任务[^5]。通过调整`source`, `conf_thres`, 和 `iou_thres` 参数可以优化不同应用场景的需求。
#### SSD with ResNet50 Backbone
对于那些希望利用更成熟的架构进行实验的研究者来说,SSD搭配ResNet50骨干网络是一个不错的选择。这里提供了一个简单的例子来说明如何初始化这样一个模型,并对其进行多GPU分布式训练:
```bash
# 下载官方提供的预训练权重文件至 src 文件夹内
wget https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/resnet50_ssd_pyt_fp32/versions/1/files/model.pth.tar -P ./src/
# 启动八个进程用于八卡环境中的分布训练
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env train_multi_GPU.py
```
上述命令首先获取了NVIDIA发布的针对FP32精度的SSD-ResNet50预训练参数包;接着启动了一次跨多个GPU节点的大规模训练作业[^4]。
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