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news 2025/11/7 5:15:38

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1. 介绍

YOLO (You Only Look Once) 是一个用于目标检测的卷积神经网络模型，以其高精度、高速度和易用性著称。YOLO v5 是目前最流行的 YOLO 版本之一，而 YOLO v8 是 YOLO 的最新版本。

2. 原理详解

YOLO 系列模型的基本原理是将目标检测任务转化为图像的回归预测问题，主要步骤包括：

图像预处理: 将输入图像缩放到指定尺寸并归一化。
特征提取: 使用主干网络 (Backbone) 提取图像特征。
特征融合: 将不同尺度的特征进行融合，以获取更丰富的特征信息。
预测框生成: 使用预测头 (Head) 生成目标检测结果，包括预测框坐标、置信度和类别信息。
非极大值抑制 (NMS): 剔除冗余的预测框，保留最终的检测结果。

3. 应用场景解释

YOLO 系列模型可用于各种目标检测任务，例如：

通用目标检测: 检测图像中的各种物体，如人、车、动物等。
实时目标检测: 在视频流中实时检测物体，用于监控、安防等场景。
特定目标检测: 针对特定物体进行检测，例如行人检测、车辆检测等。

4. 算法实现

YOLO 系列模型的代码开源在 GitHub 上，您可以参考官方仓库进行了解和学习。

1. 模型加载

import torch# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')# 将模型设置为推理模式
model.eval()

2. 图像预处理

import cv2# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')# 将图像转换为 RGB 格式
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 将图像转换为张量并归一化
image = torch.from_numpy(image).float() / 255.0
image = image.permute(2, 0, 1)
image = image.unsqueeze(0)

3. 模型推理

# 将图像输入模型
with torch.no_grad():outputs = model(image)

4. 处理检测结果

# 解析检测结果
results = outputs[0].cpu().numpy()# 筛选置信度大于阈值的检测结果
detections = []
for detection in results:if detection[4] > 0.5:detections.append(detection)# 绘制检测结果
for detection in detections:# 获取预测框坐标和类别x1, y1, x2, y2, confidence, class_id = detectionx1, y1, x2, y2 = int(x1), int(y1), int(x2), int(y2)# 绘制预测框cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)# 显示类别标签label = classes[int(class_id)]cv2.putText(image, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)# 显示最终结果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)

建议您参考官方 GitHub 仓库: