基于YOLOv5+单目的物体距离和尺寸测量_yolov5单目测距

目录

1，YOLOv5原理介绍

2,单目测尺寸以及距离原理

2.1单目测物体距离

2.2单目测物体尺寸

3，成果展示

3.3测距离

3.2测尺寸：

---

1，YOLOv5原理介绍

YOLOv5是目前应用广泛的目标检测算法之一，其主要结构分为两个部分：骨干网络和检测头。

骨干网络采用的是CSPDarknet53，这是一种基于Darknet框架的改进版卷积神经网络。CSPDarknet53通过使用残差结构和跨层连接来提高网络的表达能力，并且采用了空洞空间金字塔池化（ASPP）来实现多尺度的信息提取。这样设计的骨干网络具有较强的特征提取能力，可以有效地提取出图像中的目标信息。

检测头是YOLOv5的另一个关键组成部分，主要用于从骨干网络特征图中提取目标检测信息。它由三个子模块组成：SPP、PAN和YOLOv5输出层。

SPP模块：空洞空间金字塔池化模块，用于对特征图进行多尺度的池化和下采样操作，从而实现对不同大小的目标进行检测。

PAN模块：特征金字塔自上而下的路径，用于将不同层次的特征图融合在一起，并进行上采样操作，以便将低分辨率的特征图与高分辨率的特征图进行融合。

YOLOv5输出层：用于在特征图上进行目标检测，输出目标的类别、边界框位置和置信度等信息。其中，YOLOv5输出层采用特定的损失函数（GIoU和Focal Loss）来优化目标检测的精度和鲁棒性。

总体来说，YOLOv5的主要作用是实现对图像中的目标进行快速、准确的检测