网站后台登入模板,沃尔玛,地方o2o同城网站源码,企微scrm收费YOLOv5是一种先进的目标检测算法#xff0c;而YOLOv5-CLS则是YOLOv5的一个变种#xff0c;专门用于图像分类任务。为了在实际应用中使用YOLOv5-CLS模型#xff0c;我们需要将其转换为Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式#xff0c;并使用OpenCV DNN库来进行推理。
…YOLOv5是一种先进的目标检测算法而YOLOv5-CLS则是YOLOv5的一个变种专门用于图像分类任务。为了在实际应用中使用YOLOv5-CLS模型我们需要将其转换为Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式并使用OpenCV DNN库来进行推理。
步骤1: 安装OpenCV和ONNX 首先你需要确保已经安装了OpenCV和ONNX。可以通过以下命令来安装
pip install opencv-python
pip install onnx步骤2: 转换YOLOv5-CLS为ONNX格式 在这一步我们将使用YOLOv5的官方代码库将YOLOv5-CLS模型转换为ONNX格式。请按照以下步骤进行操作
克隆YOLOv5的官方代码库 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git进入yolov5目录并下载预训练的YOLOv5-CLS模型权重 cd yolov5
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s6.pt运行export.py脚本来将模型转换为ONNX格式 python export.py --weights yolov5s6.pt --include onnx --img 640此步骤将生成一个名为yolov5s6.onnx的文件这就是我们要使用的YOLOv5-CLS模型的ONNX版本。 步骤3: 使用OpenCV DNN进行推理 现在我们已经准备好进行推理了。下面是一个简单的示例代码展示了如何使用OpenCV DNN库加载和运行YOLOv5-CLS模型 import cv2# 加载YOLOv5-CLS模型
net cv2.dnn.readNetFromONNX(yolov5s6.onnx)# 加载图像
image cv2.imread(test.jpg)# 创建blob并设置输入
blob cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255., (640, 640), swapRBTrue)
net.setInput(blob)# 进行推理
output net.forward()# 解析推理结果
classes open(coco.names).read().strip().split(\n)
for detection in output[0, 0]:scores detection[5:]class_id np.argmax(scores)confidence scores[class_id]if confidence 0.5:label f{classes[class_id]}: {confidence:.2f}print(label)# 显示图像
cv2.imshow(Image, image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()请注意上述代码中我们假设已经有一个名为test.jpg的测试图像和一个包含类别名称的 coco.names 文件。 结论: 本文介绍了如何使用OpenCV DNN库来进行YOLOv5-CLS模型的推理。我们首先将YOLOv5-CLS模型转换为ONNX格式然后使用OpenCV DNN库加载和运行该模型进行图像分类。通过按照本文提供的步骤和示例代码你可以轻松地在实际应用中使用YOLOv5-CLS模型进行图像分类任务。
