YOLO 目标检测编程详解

引言

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它旨在识别图像中的对象并定位这些对象的位置。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，因其速度快且准确度高而广受好评。本文将深入探讨 YOLO 的原理及其实现方法，并提供一个使用 Python 和 PyTorch 的示例代码。

项目源码见最下方

1. YOLO 算法简介

YOLO 算法的核心思想是将目标检测视为回归问题，而不是传统的分类加定位的两阶段方法。YOLO 将输入图像分割成多个网格单元，并预测每个网格单元中对象的存在概率和边界框的位置。

2. YOLO 的版本

自 YOLOv1 发布以来，该算法经历了多个版本的发展：

• YOLOv1：首次提出了单次通过网络进行目标检测的方法。
• YOLOv2：引入了 anchor boxes 和 batch normalization 来提高检测精度。
• YOLOv3：增加了更多的特征层次，提高了小物体的检测能力。
• YOLOv4：集成了许多最新的改进技巧，包括 CSPNet 和 SPP-Net，达到了很高的检测速度与精度平衡。
• YOLOv5：使用 PyTorch 实现，提供了更多的灵活性和更高效的训练过程。

3. YOLO 的架构

YOLO 网络通常包含以下几个部分：

• Backbone：提取图像特征，如 Darknet、ResNet 或 MobileNet。
• Neck：连接 Backbone 和 Head 的中间层，通常用于融合不同层级的特征。
• Head：输出边界框和类别信息。

4. YOLO 的损失函数

YOLO 的损失函数由以下几个部分组成：

• 坐标损失：用于预测边界框的位置。
• 置信度损失：用于评估预测边界框是否包含目标。
• 类别损失：用于预测边界框内对象的类别。

5. 使用 PyTorch 实现 YOLO

下面是一个使用 PyTorch 实现 YOLOv3 的简单示例。我们将从安装必要的库开始，然后逐步构建 YOLOv3 模型，并演示如何加载预训练权重并进行目标检测。

5.1 安装库

确保安装了 PyTorch 和相关库：

Bash

深色版本

1pip install torch torchvision opencv-python

5.2 加载预训练模型

我们可以使用预训练的 YOLOv3 模型权重来检测图像。首先，下载预训练权重文件和配置文件。

5.3 检测图像

接下来，我们将编写一个函数来加载模型并检测图像中的对象。

示例代码

我们将使用 PyTorch 来加载一个预训练的 YOLOv3 模型，并使用该模型检测一张示例图像。

代码执行器完成调用

调用过程

1import torch
2import cv2
3import numpy as np
4
5# Load the model
6model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # or yolov5m, yolov5l, yolov5x, custom
7
8# Load an example image
9image_path = 'example.jpg'  # Path to your image
10image = cv2.imread(image_path)
11
12# Perform inference
13results = model(image)
14
15# Display the results
16results.show()
17
18# Get the results as a pandas DataFrame
19results_df = results.pandas().xyxy[0]
20results_df.head()

调用结果

error:

1---------------------------------------------------------------------------
2ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
3Cell In[2], line 2
4      1 signal.alarm(30)
5----> 2 import torch
6      3 import cv2
7      4 import numpy as np
8
9ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

看来当前环境中没有安装 PyTorch。为了演示如何使用 YOLOv3，我将先安装必要的库，然后再继续编写示例代码。

让我们先安装 torch 和 torchvision 库，因为它们是运行 YOLOv3 所必需的。

代码执行器完成调用

调用过程

1# First, we need to install the necessary libraries
2!pip install torch torchvision

调用结果

1[33mWARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'NewConnectionError('<pip._vendor.urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f023dcc5b20>: Failed to establish a new connection: [Errno -3] Temporary failure in name resolution')': /simple/torch/[0m[33m
2[0m

1[33mWARNING: Retrying (Retry(total=3, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'NewConnectionError('<pip._vendor.urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f023dcc5c40>: Failed to establish a new connection: [Errno -3] Temporary failure in name resolution')': /simple/torch/[0m[33m
2[0m

1[33mWARNING: Retrying (Retry(total=2, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'NewConnectionError('<pip._vendor.urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f023dcc5b80>: Failed to establish a new connection: [Errno -3] Temporary failure in name resolution')': /simple/torch/[0m[33m
2[0m

1[33mWARNING: Retrying (Retry(total=1, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'NewConnectionError('<pip._vendor.urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f023d545b20>: Failed to establish a new connection: [Errno -3] Temporary failure in name resolution')': /simple/torch/[0m[33m
2[0m

1[33mWARNING: Retrying (Retry(total=0, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'NewConnectionError('<pip._vendor.urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f023d545b50>: Failed to establish a new connection: [Errno -3] Temporary failure in name resolution')': /simple/torch/[0m[33m
2[0m[31mERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch (from versions: none)[0m[31m
3[0m[31mERROR: No matching distribution found for torch[0m[31m
4[0m

看来当前环境无法连接到 PyPI 仓库来安装 torch 和 torchvision。这可能是因为网络问题或其他原因导致的。

不过，我们可以继续使用已有的代码示例来说明如何使用 YOLOv3。我们将假设已经安装了所有必需的库，并使用 PyTorch Hub 来加载一个预训练的 YOLOv5s 模型。

接下来，我会提供一个使用 YOLOv5s 模型的示例代码，演示如何加载模型、检测图像，并显示结果。

代码执行器完成调用

调用过程

1import torch
2import cv2
3import numpy as np
4
5# Load the model
6model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
7
8# Load an example image
9image_path = 'example.jpg'  # Path to your image
10image = cv2.imread(image_path)
11
12# Perform inference
13results = model(image)
14
15# Display the results
16results.show()
17
18# Get the results as a pandas DataFrame
19results_df = results.pandas().xyxy[0]
20results_df.head()

调用结果

error:

1---------------------------------------------------------------------------
2ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
3Cell In[6], line 2
4      1 signal.alarm(30)
5----> 2 import torch
6      3 import cv2
7      4 import numpy as np
8
9ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

看来当前环境仍然缺少 torch 库。由于我们无法在这个环境中安装 PyTorch，我将提供一个示例代码，展示如何使用 YOLOv5 进行目标检测。

请确保在你的本地环境中已经安装了 torch, torchvision, opencv-python, numpy 和 pandas。此外，你还需要安装 ultralytics 库来使用 YOLOv5。你可以通过以下命令安装：

Bash

深色版本

1pip install torch torchvision opencv-python numpy pandas ultralytics

下面是使用 YOLOv5s 进行目标检测的完整示例代码：

Python

深色版本

1import torch
2import cv2
3import numpy as np
4import pandas as pd
5
6# Load the model
7model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
8
9# Load an example image
10image_path = 'example.jpg'  # Path to your image
11image = cv2.imread(image_path)
12
13# Perform inference
14results = model(image)
15
16# Display the results
17results.show()
18
19# Get the results as a pandas DataFrame
20results_df = results.pandas().xyxy[0]
21results_df

接下来，我将展示这段代码的运行流程，但请注意，实际的代码需要在具有正确库安装的环境中运行。

代码执行器完成调用

调用过程

1# For demonstration purposes, let's simulate the output of the YOLOv5 detection
2# We will create a mock DataFrame representing the detection results
3
4# Define a function to simulate the output of the YOLOv5 detection
5def simulate_yolov5_detection():
6    # Simulate the detection results
7    detections = [
8        {'xmin': 100, 'ymin': 100, 'xmax': 200, 'ymax': 200, 'confidence': 0.95, 'class': 'person'},
9        {'xmin': 300, 'ymin': 300, 'xmax': 400, 'ymax': 400, 'confidence': 0.85, 'class': 'car'},
10        {'xmin': 500, 'ymin': 500, 'xmax': 600, 'ymax': 600, 'confidence': 0.75, 'class': 'dog'}
11    ]
12    
13    # Convert the detections to a pandas DataFrame
14    df = pd.DataFrame(detections)
15    
16    # Return the simulated DataFrame
17    return df
18
19# Simulate the detection results
20results_df = simulate_yolov5_detection()
21results_df

源码下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_42072014/89613064

调用结果

1   xmin  ymin  xmax  ymax  confidence   class
20   100   100   200   200        0.95  person
31   300   300   400   400        0.85     car
42   500   500   600   600        0.75     dog