silverleopard929
New member
#Python #yolo #object Phát hiện #deep Học #computer Vision ** Python Yolo: Phát hiện đối tượng với Học sâu **
Bạn có thể sử dụng Python và Yolo để thực hiện phát hiện đối tượng, đây là một loại tầm nhìn máy tính xác định các đối tượng trong hình ảnh hoặc video.Yolo là từ viết tắt của "bạn chỉ nhìn một lần" và nó đề cập đến thực tế là thuật toán chỉ cần nhìn vào một hình ảnh một lần để xác định tất cả các đối tượng trong đó.
Yolo là một thuật toán rất mạnh mẽ, và nó có thể được sử dụng để phát hiện nhiều đối tượng khác nhau, bao gồm con người, động vật và phương tiện.Nó cũng rất nhanh, và nó có thể xử lý hình ảnh ở tốc độ rất cao.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Python và Yolo để thực hiện phát hiện đối tượng.Chúng tôi sẽ sử dụng mô hình Yolov5, đây là phiên bản mới nhất của thuật toán Yolo.
** Điều kiện tiên quyết **
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính với Python được cài đặt
* Thư viện Yolov5
* Bộ dữ liệu hình ảnh hoặc video với các đối tượng mà bạn muốn phát hiện
** Cài đặt thư viện Yolov5 **
Thư viện Yolov5 có sẵn trên PYPI.Bạn có thể cài đặt nó bằng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt Yolov5
`` `
** Đang tải mô hình Yolov5 **
Khi bạn đã cài đặt thư viện Yolov5, bạn có thể tải mô hình bằng mã sau:
`` `
nhập khẩu ngọn đuốc
Từ Yolov5 Nhập khẩu Yolov5
model = yolov5 (trọng lượng = "yolov5s.pt")
`` `
** Đang tải bộ dữ liệu **
Bạn có thể sử dụng bất kỳ bộ dữ liệu hình ảnh hoặc video nào với các đối tượng mà bạn muốn phát hiện.Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng [Bộ dữ liệu Coco] (COCO - Common Objects in Context).
Bộ dữ liệu Coco chứa hơn 1 triệu hình ảnh với hơn 200.000 đối tượng.Nó là một bộ dữ liệu rất lớn, và nó là hoàn hảo để đào tạo và đánh giá các mô hình phát hiện đối tượng.
Để tải bộ dữ liệu COCO, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
từ Torchvision.datasets Nhập Cocodataset
dataset = cocodataset (root = "data/coco", annfile = "data/coco/chú thích/instances_train2017.json")
`` `
** Đào tạo mô hình **
Trước khi bạn có thể sử dụng mô hình Yolov5 để phát hiện các đối tượng, bạn cần đào tạo nó.Bạn có thể đào tạo mô hình bằng mã sau:
`` `
model.train (
bộ dữ liệu,
batch_size = 16,
num_epochs = 100,
learning_rate = 0,001,
save_dir = "trọng lượng",
)
`` `
** Đánh giá mô hình **
Khi bạn đã đào tạo mô hình, bạn có thể đánh giá nó trên một bộ dữ liệu kiểm tra.Bạn có thể đánh giá mô hình bằng mã sau:
`` `
model.evaliated (bộ dữ liệu)
`` `
** Phát hiện các đối tượng **
Bây giờ bạn đã được đào tạo và đánh giá mô hình, bạn có thể sử dụng nó để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh hoặc video.Bạn có thể phát hiện các đối tượng bằng mã sau:
`` `
Nhập CV2
img = cv2.imread ("data/hình ảnh/cat.jpg")
Preds = model (IMG)
For Pred in Preds:
bbox = pre ["bbox"]
nhãn = pre ["nhãn"]
tự tin = pre ["tự tin"]
CV2.RECTANGLE (IMG, BBOX, COLOR = (0, 255, 0), Độ dày = 2)
cv2.puttext (img, nhãn, (bbox [0], bbox [1]), cv2.font_hershey_simplex, 0.5, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow ("hình ảnh", IMG)
CV2.waitkey (0)
`` `
Mã này sẽ tải một hình ảnh, phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và vẽ các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng.
**Phần kết luận**
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Python
=======================================
#Python #yolo #object detection #deep learning #computer vision **Python YOLO: Object Detection with Deep Learning**
You can use Python and YOLO to perform object detection, which is a type of computer vision that identifies objects in images or videos. YOLO is an acronym for "You Only Look Once", and it refers to the fact that the algorithm only needs to look at an image once to identify all of the objects in it.
YOLO is a very powerful algorithm, and it can be used to detect a wide variety of objects, including people, animals, and vehicles. It is also very fast, and it can process images at a very high speed.
In this tutorial, we will show you how to use Python and YOLO to perform object detection. We will use the YOLOv5 model, which is the latest version of the YOLO algorithm.
**Prerequisites**
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with Python installed
* The YOLOv5 library
* A dataset of images or videos with objects that you want to detect
**Installing the YOLOv5 library**
The YOLOv5 library is available on PyPI. You can install it using the following command:
```
pip install yolov5
```
**Loading the YOLOv5 model**
Once you have installed the YOLOv5 library, you can load the model using the following code:
```
import torch
from yolov5 import YOLOv5
model = YOLOv5(weights="yolov5s.pt")
```
**Loading the dataset**
You can use any dataset of images or videos with objects that you want to detect. For this tutorial, we will use the [COCO dataset](https://cocodataset.org/).
The COCO dataset contains over 1 million images with over 200,000 objects. It is a very large dataset, and it is perfect for training and evaluating object detection models.
To load the COCO dataset, you can use the following code:
```
from torchvision.datasets import CocoDataset
dataset = CocoDataset(root="data/coco", annfile="data/coco/annotations/instances_train2017.json")
```
**Training the model**
Before you can use the YOLOv5 model to detect objects, you need to train it. You can train the model using the following code:
```
model.train(
dataset,
batch_size=16,
num_epochs=100,
learning_rate=0.001,
save_dir="weights",
)
```
**Evaluating the model**
Once you have trained the model, you can evaluate it on a test dataset. You can evaluate the model using the following code:
```
model.evaluate(dataset)
```
**Detecting objects**
Now that you have trained and evaluated the model, you can use it to detect objects in images or videos. You can detect objects using the following code:
```
import cv2
img = cv2.imread("data/images/cat.jpg")
preds = model(img)
for pred in preds:
bbox = pred["bbox"]
label = pred["label"]
confidence = pred["confidence"]
cv2.rectangle(img, bbox, color=(0, 255, 0), thickness=2)
cv2.putText(img, label, (bbox[0], bbox[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
```
This code will load an image, detect the objects in the image, and draw bounding boxes around the objects.
**Conclusion**
In this tutorial, we showed you how to use Python
Bạn có thể sử dụng Python và Yolo để thực hiện phát hiện đối tượng, đây là một loại tầm nhìn máy tính xác định các đối tượng trong hình ảnh hoặc video.Yolo là từ viết tắt của "bạn chỉ nhìn một lần" và nó đề cập đến thực tế là thuật toán chỉ cần nhìn vào một hình ảnh một lần để xác định tất cả các đối tượng trong đó.
Yolo là một thuật toán rất mạnh mẽ, và nó có thể được sử dụng để phát hiện nhiều đối tượng khác nhau, bao gồm con người, động vật và phương tiện.Nó cũng rất nhanh, và nó có thể xử lý hình ảnh ở tốc độ rất cao.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Python và Yolo để thực hiện phát hiện đối tượng.Chúng tôi sẽ sử dụng mô hình Yolov5, đây là phiên bản mới nhất của thuật toán Yolo.
** Điều kiện tiên quyết **
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính với Python được cài đặt
* Thư viện Yolov5
* Bộ dữ liệu hình ảnh hoặc video với các đối tượng mà bạn muốn phát hiện
** Cài đặt thư viện Yolov5 **
Thư viện Yolov5 có sẵn trên PYPI.Bạn có thể cài đặt nó bằng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt Yolov5
`` `
** Đang tải mô hình Yolov5 **
Khi bạn đã cài đặt thư viện Yolov5, bạn có thể tải mô hình bằng mã sau:
`` `
nhập khẩu ngọn đuốc
Từ Yolov5 Nhập khẩu Yolov5
model = yolov5 (trọng lượng = "yolov5s.pt")
`` `
** Đang tải bộ dữ liệu **
Bạn có thể sử dụng bất kỳ bộ dữ liệu hình ảnh hoặc video nào với các đối tượng mà bạn muốn phát hiện.Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng [Bộ dữ liệu Coco] (COCO - Common Objects in Context).
Bộ dữ liệu Coco chứa hơn 1 triệu hình ảnh với hơn 200.000 đối tượng.Nó là một bộ dữ liệu rất lớn, và nó là hoàn hảo để đào tạo và đánh giá các mô hình phát hiện đối tượng.
Để tải bộ dữ liệu COCO, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
từ Torchvision.datasets Nhập Cocodataset
dataset = cocodataset (root = "data/coco", annfile = "data/coco/chú thích/instances_train2017.json")
`` `
** Đào tạo mô hình **
Trước khi bạn có thể sử dụng mô hình Yolov5 để phát hiện các đối tượng, bạn cần đào tạo nó.Bạn có thể đào tạo mô hình bằng mã sau:
`` `
model.train (
bộ dữ liệu,
batch_size = 16,
num_epochs = 100,
learning_rate = 0,001,
save_dir = "trọng lượng",
)
`` `
** Đánh giá mô hình **
Khi bạn đã đào tạo mô hình, bạn có thể đánh giá nó trên một bộ dữ liệu kiểm tra.Bạn có thể đánh giá mô hình bằng mã sau:
`` `
model.evaliated (bộ dữ liệu)
`` `
** Phát hiện các đối tượng **
Bây giờ bạn đã được đào tạo và đánh giá mô hình, bạn có thể sử dụng nó để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh hoặc video.Bạn có thể phát hiện các đối tượng bằng mã sau:
`` `
Nhập CV2
img = cv2.imread ("data/hình ảnh/cat.jpg")
Preds = model (IMG)
For Pred in Preds:
bbox = pre ["bbox"]
nhãn = pre ["nhãn"]
tự tin = pre ["tự tin"]
CV2.RECTANGLE (IMG, BBOX, COLOR = (0, 255, 0), Độ dày = 2)
cv2.puttext (img, nhãn, (bbox [0], bbox [1]), cv2.font_hershey_simplex, 0.5, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow ("hình ảnh", IMG)
CV2.waitkey (0)
`` `
Mã này sẽ tải một hình ảnh, phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và vẽ các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng.
**Phần kết luận**
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Python
=======================================
#Python #yolo #object detection #deep learning #computer vision **Python YOLO: Object Detection with Deep Learning**
You can use Python and YOLO to perform object detection, which is a type of computer vision that identifies objects in images or videos. YOLO is an acronym for "You Only Look Once", and it refers to the fact that the algorithm only needs to look at an image once to identify all of the objects in it.
YOLO is a very powerful algorithm, and it can be used to detect a wide variety of objects, including people, animals, and vehicles. It is also very fast, and it can process images at a very high speed.
In this tutorial, we will show you how to use Python and YOLO to perform object detection. We will use the YOLOv5 model, which is the latest version of the YOLO algorithm.
**Prerequisites**
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with Python installed
* The YOLOv5 library
* A dataset of images or videos with objects that you want to detect
**Installing the YOLOv5 library**
The YOLOv5 library is available on PyPI. You can install it using the following command:
```
pip install yolov5
```
**Loading the YOLOv5 model**
Once you have installed the YOLOv5 library, you can load the model using the following code:
```
import torch
from yolov5 import YOLOv5
model = YOLOv5(weights="yolov5s.pt")
```
**Loading the dataset**
You can use any dataset of images or videos with objects that you want to detect. For this tutorial, we will use the [COCO dataset](https://cocodataset.org/).
The COCO dataset contains over 1 million images with over 200,000 objects. It is a very large dataset, and it is perfect for training and evaluating object detection models.
To load the COCO dataset, you can use the following code:
```
from torchvision.datasets import CocoDataset
dataset = CocoDataset(root="data/coco", annfile="data/coco/annotations/instances_train2017.json")
```
**Training the model**
Before you can use the YOLOv5 model to detect objects, you need to train it. You can train the model using the following code:
```
model.train(
dataset,
batch_size=16,
num_epochs=100,
learning_rate=0.001,
save_dir="weights",
)
```
**Evaluating the model**
Once you have trained the model, you can evaluate it on a test dataset. You can evaluate the model using the following code:
```
model.evaluate(dataset)
```
**Detecting objects**
Now that you have trained and evaluated the model, you can use it to detect objects in images or videos. You can detect objects using the following code:
```
import cv2
img = cv2.imread("data/images/cat.jpg")
preds = model(img)
for pred in preds:
bbox = pred["bbox"]
label = pred["label"]
confidence = pred["confidence"]
cv2.rectangle(img, bbox, color=(0, 255, 0), thickness=2)
cv2.putText(img, label, (bbox[0], bbox[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
```
This code will load an image, detect the objects in the image, and draw bounding boxes around the objects.
**Conclusion**
In this tutorial, we showed you how to use Python
