tinybird214
New member
#Yolov5 #object phát hiện #Python #deep learning #computer Vision Tầm nhìn
** Yolov5: Phát hiện đối tượng với Python **
[Yolov5] (GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5
in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite) là mô hình phát hiện đối tượng trạng thái có thể được sử dụng để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.Nó là nhanh chóng, chính xác và dễ sử dụng, làm cho nó trở thành một lựa chọn phổ biến cho cả các nhà nghiên cứu và học viên.
Yolov5 được viết bằng Python, giúp việc tích hợp với các thư viện Python khác.Nó cũng hỗ trợ một loạt các khung học tập sâu, bao gồm Pytorch và Tensorflow.
Để sử dụng Yolov5, trước tiên bạn cần cài đặt các phụ thuộc cần thiết.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy lệnh sau trong một thiết bị đầu cuối:
`` `
pip install -r Yêu cầu.txt
`` `
Khi các phụ thuộc được cài đặt, bạn có thể tải xuống các trọng số mô hình Yolov5.Bạn có thể tìm thấy các trọng số mới nhất trên [trang web Yolov5] (Releases · ultralytics/yolov5).
Để phát hiện các đối tượng trong một hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
nhập khẩu ngọn đuốc
Từ Yolov5 Nhập khẩu Yolov5
# Tải trọng lượng mô hình Yolov5
model = yolov5 (trọng lượng = "yolov5s.pt")
# Tải hình ảnh
img = cv2.imread ("Image.jpg")
# Phát hiện các đối tượng trong hình ảnh
Preds = model (IMG)
# In kết quả
In (Preds)
`` `
Biến `Preds` sẽ chứa một danh sách các dự đoán.Mỗi dự đoán sẽ chứa các thông tin sau:
* Lớp của đối tượng
* Điểm tin cậy của dự đoán
* Hộp giới hạn tọa độ của đối tượng
Bạn có thể sử dụng thông tin này để vẽ các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng trong hình ảnh.
Dưới đây là một ví dụ về hình ảnh với các đối tượng được phát hiện bằng Yolov5:
[! [Hình ảnh của một con mèo và một con chó được phát hiện bằng yolov5] ( )]
Yolov5 là một mô hình phát hiện đối tượng mạnh mẽ có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.Nó rất dễ sử dụng và có thể được tích hợp với các thư viện Python khác.Nếu bạn quan tâm đến việc phát hiện đối tượng, tôi khuyến khích bạn kiểm tra Yolov5.
** Hashtags: **
* #Yolov5
* #object phát hiện
* #Python
* #Học kĩ càng
* #Tầm nhìn máy tính
=======================================
#Yolov5 #object Detection #Python #deep Learning #computer Vision
**YOLOv5: Object Detection with Python**
[YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5) is a state-of-the-art object detection model that can be used to detect objects in images and videos. It is fast, accurate, and easy to use, making it a popular choice for both researchers and practitioners.
YOLOv5 is written in Python, making it easy to integrate with other Python libraries. It also supports a variety of deep learning frameworks, including PyTorch and TensorFlow.
To use YOLOv5, you first need to install the necessary dependencies. You can do this by running the following command in a terminal:
```
pip install -r requirements.txt
```
Once the dependencies are installed, you can download the YOLOv5 model weights. You can find the latest weights on the [YOLOv5 website](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases).
To detect objects in an image, you can use the following code:
```
import torch
from yolov5 import YOLOv5
# Load the YOLOv5 model weights
model = YOLOv5(weights="yolov5s.pt")
# Load the image
img = cv2.imread("image.jpg")
# Detect objects in the image
preds = model(img)
# Print the results
print(preds)
```
The `preds` variable will contain a list of predictions. Each prediction will contain the following information:
* The class of the object
* The confidence score of the prediction
* The bounding box coordinates of the object
You can use this information to draw the bounding boxes around the objects in the image.
Here is an example of an image with objects detected using YOLOv5:
[](https://i.imgur.com/505152r.jpg)
YOLOv5 is a powerful object detection model that can be used for a variety of tasks. It is easy to use and can be integrated with other Python libraries. If you are interested in object detection, I encourage you to check out YOLOv5.
**Hashtags:**
* #Yolov5
* #object Detection
* #Python
* #deep Learning
* #computer Vision
** Yolov5: Phát hiện đối tượng với Python **
[Yolov5] (GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5
in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite) là mô hình phát hiện đối tượng trạng thái có thể được sử dụng để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.Nó là nhanh chóng, chính xác và dễ sử dụng, làm cho nó trở thành một lựa chọn phổ biến cho cả các nhà nghiên cứu và học viên.Yolov5 được viết bằng Python, giúp việc tích hợp với các thư viện Python khác.Nó cũng hỗ trợ một loạt các khung học tập sâu, bao gồm Pytorch và Tensorflow.
Để sử dụng Yolov5, trước tiên bạn cần cài đặt các phụ thuộc cần thiết.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy lệnh sau trong một thiết bị đầu cuối:
`` `
pip install -r Yêu cầu.txt
`` `
Khi các phụ thuộc được cài đặt, bạn có thể tải xuống các trọng số mô hình Yolov5.Bạn có thể tìm thấy các trọng số mới nhất trên [trang web Yolov5] (Releases · ultralytics/yolov5).
Để phát hiện các đối tượng trong một hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
nhập khẩu ngọn đuốc
Từ Yolov5 Nhập khẩu Yolov5
# Tải trọng lượng mô hình Yolov5
model = yolov5 (trọng lượng = "yolov5s.pt")
# Tải hình ảnh
img = cv2.imread ("Image.jpg")
# Phát hiện các đối tượng trong hình ảnh
Preds = model (IMG)
# In kết quả
In (Preds)
`` `
Biến `Preds` sẽ chứa một danh sách các dự đoán.Mỗi dự đoán sẽ chứa các thông tin sau:
* Lớp của đối tượng
* Điểm tin cậy của dự đoán
* Hộp giới hạn tọa độ của đối tượng
Bạn có thể sử dụng thông tin này để vẽ các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng trong hình ảnh.
Dưới đây là một ví dụ về hình ảnh với các đối tượng được phát hiện bằng Yolov5:
[! [Hình ảnh của một con mèo và một con chó được phát hiện bằng yolov5] ( )]
Yolov5 là một mô hình phát hiện đối tượng mạnh mẽ có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.Nó rất dễ sử dụng và có thể được tích hợp với các thư viện Python khác.Nếu bạn quan tâm đến việc phát hiện đối tượng, tôi khuyến khích bạn kiểm tra Yolov5.
** Hashtags: **
* #Yolov5
* #object phát hiện
* #Python
* #Học kĩ càng
* #Tầm nhìn máy tính
=======================================
#Yolov5 #object Detection #Python #deep Learning #computer Vision
**YOLOv5: Object Detection with Python**
[YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5) is a state-of-the-art object detection model that can be used to detect objects in images and videos. It is fast, accurate, and easy to use, making it a popular choice for both researchers and practitioners.
YOLOv5 is written in Python, making it easy to integrate with other Python libraries. It also supports a variety of deep learning frameworks, including PyTorch and TensorFlow.
To use YOLOv5, you first need to install the necessary dependencies. You can do this by running the following command in a terminal:
```
pip install -r requirements.txt
```
Once the dependencies are installed, you can download the YOLOv5 model weights. You can find the latest weights on the [YOLOv5 website](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases).
To detect objects in an image, you can use the following code:
```
import torch
from yolov5 import YOLOv5
# Load the YOLOv5 model weights
model = YOLOv5(weights="yolov5s.pt")
# Load the image
img = cv2.imread("image.jpg")
# Detect objects in the image
preds = model(img)
# Print the results
print(preds)
```
The `preds` variable will contain a list of predictions. Each prediction will contain the following information:
* The class of the object
* The confidence score of the prediction
* The bounding box coordinates of the object
You can use this information to draw the bounding boxes around the objects in the image.
Here is an example of an image with objects detected using YOLOv5:
[](https://i.imgur.com/505152r.jpg)
YOLOv5 is a powerful object detection model that can be used for a variety of tasks. It is easy to use and can be integrated with other Python libraries. If you are interested in object detection, I encourage you to check out YOLOv5.
**Hashtags:**
* #Yolov5
* #object Detection
* #Python
* #deep Learning
* #computer Vision
