yolov5红外目标检测
时间: 2025-02-04 20:45:47 浏览: 53
### 使用YOLOv5实现红外线目标检测
#### 准备工作
确保已经安装了必要的依赖库以及下载了YOLOv5源码。可以通过克隆官方仓库来获取最新版本的代码[^2]。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
#### 加载预训练模型
对于特定应用如红外图像的目标检测,可以加载专门为此任务训练好的权重文件`weights/YOLOv5CTIR20.pt`[^1]。此操作通常通过修改配置参数或命令行选项完成。
#### 修改配置文件
如果默认设置不满足需求,则可能需要调整配置文件(通常是`.yaml`格式)。这包括但不限于类别名称、输入尺寸等。特别是考虑到不同版本间可能存在差异,在处理非标准RGB图像时更需谨慎对待这些细节[^3]。
#### 执行检测脚本
最后一步就是调用`detect.py`来进行实际的对象识别过程。该脚本会读取指定路径下的图片作为输入,并输出带有标注框的结果图。以下是执行命令的一个例子:
```python
python detect.py --source path_to_infrared_images --weights weights/YOLOv5CTIR20.pt --img-size 640 --conf-thres 0.25 --iou-thres 0.45
```
这里设置了几个重要参数:
- `--source`: 输入数据的位置;
- `--weights`: 预先训练好的模型权重位置;
- `--img-size`: 图像缩放后的大小,默认情况下为640×640像素;
- `--conf-thres`: 置信度阈值,低于这个数值预测将被忽略;
- `--iou-thres`: IOU(Intersection Over Union)阈值用于NMS(non-max suppression),即去除重叠过多边界框的过程。
#### 提升小目标检测效果
针对某些场景下可能出现的小物体难以捕捉的情况,还可以考虑引入改进措施比如采用CARAFE插件以提高特征映射的质量从而改善最终表现[^4]。
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