大家好，我是微學(xué)AI，今天給大家介紹一下計算機視覺的應(yīng)用7-利用YOLOv5模型啟動電腦攝像頭進行目標(biāo)檢測，本文將詳細介紹YOLOv5模型的原理，YOLOv5模型的結(jié)構(gòu)，并展示如何利用電腦攝像頭進行目標(biāo)檢測。文章將提供樣例代碼，以幫助讀者更好地理解和實踐YOLOv5模型。

目錄

1. 引言

2. YOLOv5模型簡介

3. YOLOv5模型原理

   3.1. 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

   3.2. 損失函數(shù)

   3.3. 數(shù)學(xué)原理

4. 利用電腦攝像頭進行目標(biāo)檢測

   4.1. 環(huán)境配置

   4.2. 樣例代碼

   4.3. 結(jié)果展示

5. 總結(jié)

1. 引言

目標(biāo)檢測是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，它旨在識別圖像中的物體并給出其位置信息。YOLO（You Only Look Once）是一種實時目標(biāo)檢測算法，自2016年提出以來，已經(jīng)發(fā)展到第五代（YOLOv5）。本文將詳細介紹YOLOv5模型的原理，并展示如何利用電腦攝像頭進行目標(biāo)檢測。

2. YOLOv5模型簡介

YOLOv5是YOLO系列的最新版本，相較于前幾代，YOLOv5在速度和精度上都有顯著提升。YOLOv5采用了一種端到端的深度學(xué)習(xí)方法，可以在單次前向傳播中完成目標(biāo)檢測任務(wù)。

3. YOLOv5模型原理

3.1. 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

YOLOv5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包括：CSPDarknet53作為骨干網(wǎng)絡(luò)，PANet和SPP模塊作為特征提取器，以及YOLOv5的檢測頭。

3.1.1. CSPDarknet53

CSPDarknet53是一種輕量級的骨干網(wǎng)絡(luò)，它采用了CSP（Cross Stage Partial）結(jié)構(gòu)，可以有效地減少參數(shù)數(shù)量和計算量。CSPDarknet53的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下：

CSPDarknet53由一系列卷積層、殘差塊和CSP模塊組成。其中，CSP模塊將輸入特征圖分成兩部分，一部分進行卷積操作，另一部分直接輸出。這種設(shè)計可以減少計算量，同時保持特征圖的信息流動。

3.1.2. PANet

PANet（Path Aggregation Network）是一種特征金字塔網(wǎng)絡(luò)，用于解決目標(biāo)檢測中的尺度變化問題。

PANet由一系列卷積層、上采樣層和下采樣層組成。其中，下采樣層用于提取高層次的語義信息，上采樣層用于恢復(fù)低層次的細節(jié)信息。PANet將不同尺度的特征圖進行融合，可以有效地提高目標(biāo)檢測的精度。

3.1.3. SPP

SPP（Spatial Pyramid Pooling）是一種空間金字塔池化方法，用于解決目標(biāo)檢測中的尺度變化問題。

SPP由一系列池化層和卷積層組成。SPP將輸入特征圖分成多個尺度，每個尺度進行不同大小的池化操作，然后將池化結(jié)果拼接在一起。這種設(shè)計可以使網(wǎng)絡(luò)對不同尺度的目標(biāo)具有更好的適應(yīng)性。

3.1.4. 檢測頭

YOLOv5的檢測頭由一系列卷積層和全連接層組成。檢測頭的輸入是特征圖，輸出是目標(biāo)的類別、置信度和位置信息。YOLOv5采用了三種不同大小的錨框，每個錨框?qū)?yīng)一個預(yù)測框。檢測頭的輸出經(jīng)過解碼和非極大值抑制（NMS）處理后，可以得到最終的目標(biāo)檢測結(jié)果。

3.2. 損失函數(shù)

YOLOv5的損失函數(shù)包括分類損失、位置損失和置信度損失。

3.2.1. 分類損失

分類損失采用交叉熵損失，用于衡量模型對目標(biāo)類的分類準(zhǔn)確度。假設(shè)有 $C$ 個類別，$p_i$ 表示模型對第 $i$ 個類別的預(yù)測概率，$t_i$ 表示第 $i$ 個類別的真實標(biāo)簽，則分類損失可以表示為：

$$L_{cls}=?\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\sum _{c=1}^C{t}_{i,c}\log (p_{i,c})$$

其中，$N$ 表示樣本數(shù)量。

3.2.2. 位置損失

位置損失采用均方誤差損失，用于衡量模型對目標(biāo)位置的預(yù)測準(zhǔn)確度。假設(shè)有 $B$ 個錨框，$t_{i,j}$ 表示第 $i$ 個樣本中第 $j$ 個錨框的位置信息，$p_{i,j}$ 表示模型對第 $j$ 個錨框的位置信息的預(yù)測值，則位置損失可以表示為：

L l o c = 1 N B ∑ i = 1 N ∑ j = 1 B 1 , j o b j [ λ c o o r d ∑ n ∈ { x , y , w , h } ( t i , j n ? p i , j n ) 2 ] L_{loc} = \frac{1}{N_B}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{B}1_{,j}^{obj}\left[\lambda_{coord}\sum_{n\in\{x,y,w,h\}}(t_{i,j}^{n}-p_{i,j}^{n})^2\right] Lloc?=NB?1?i=1∑N?j=1∑B?1,jobj? ?λcoord?n∈{x,y,w,h}∑?(ti,jn??pi,jn?)2 ?

其中，$N_B$ 表示樣本中包含目標(biāo)的錨框數(shù)量，$1_{i,j}^{obj}$ 表示第 $i$ 個樣本中第 $j$ 個錨框包含目標(biāo)，${\lambda }_{coord}$ 表示位置損失的權(quán)重系數(shù)。

3.2.3. 置信度損失

置信度損失采用二值交叉熵損失，用于衡量模型對目標(biāo)存在性的預(yù)測準(zhǔn)確度。假設(shè)有 $B$ 個錨框，$t_{i,j}^{obj}$ 表示第 $i$ 個樣本中第 $j$ 個錨框是否包含目標(biāo)，$t_{i,j}^{noobj}$ 表示第 $i$ 個樣本中第 $j$ 個錨框是否不包含目標(biāo)，$p_{i,j}^{obj}$ 表示模型對第 $j$ 個錨框是否包含目標(biāo)的預(yù)測值，則置信度損失可以表示為：

L c o n f = 1 N B ∑ i = 1 N ∑ j = 1 B [ 1 i , j o b j ∑ n ∈ { c o n f } ( t i , j n ? p i , j n ) 2 + λ n o o b j 1 i , j n o o b j ∑ n ∈ { c o n f } ( t i , j n ? p i , j n ) 2 ] L_{conf} = \frac{1}{N_B}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{B}\left[1_{i,j}^{obj}\sum_{n\in\{conf\}}(t_{i,j}^{n}-p_{i,j}^{n})^2 + \lambda_{noobj}1_{i,j}^{noobj}\sum_{n\in\{conf\}}(t_{i,j}^{n}-p_{i,j}^{n})^2\right] Lconf?=NB?1?i=1∑N?j=1∑B? ?1i,jobj?n∈{conf}∑?(ti,jn??pi,jn?)2+λnoobj?1i,jnoobj?n∈{conf}∑?(ti,jn??pi,jn?)2 ?

其中，${\lambda }_{noobj}$ 表示不包含目標(biāo)的錨框的置信度損失的權(quán)重系數(shù)。

綜合上述三種損失，YOLOv5的總損失可以表示為：

$$L=L_{cls}+{\lambda }_{coord}{L}_{loc}+{\lambda }_{conf}{L}_{conf}$$

其中，${\lambda }_{coord}$ 和 ${\lambda }_{conf}$ 分別表示位置損失和置信度損失的權(quán)重系數(shù)。

3.3. 數(shù)學(xué)原理

YOLOv5的數(shù)學(xué)原理主要包括錨框生成、預(yù)測框解碼和非極大值抑制（NMS）。

3.3.1. 錨框生成

假設(shè)有 $k$ 個聚類中心，每個聚類中心對應(yīng)一個錨框，錨框的寬度和高度分別為 $w_i$ 和 $h_i$。對于一張輸入圖像，假設(shè)其寬度和高度分別為 $W$ 和 $H$，則可以生成 $W\times H\times k$ 個錨框。每個錨框的中心坐標(biāo)為 $(x,y)$，其中 $x$ 和 $y$ 的取值范圍分別為 $[0,W]$ 和 $[0,H]$。錨框的寬度和高度為 $w_i$ 和 $h_i$。

3.3.2. 預(yù)測框解碼

假設(shè)某個錨的中心坐標(biāo)為 $(x_a,y_a)$，寬度和高度為 $w_a$ 和 $h_a$，預(yù)測框的中心坐為 $(x,y)$，寬度和高度為 $w$ 和 $h$。則預(yù)測框的坐標(biāo)可以通過以下公式計算：

$$\begin{gathered} x=\sigma (t_x)+x_a \\ y=\sigma (t_y)+y_a \\ w=p_w{e}^{t_w} \\ h=p_h{e}^{t_h} \end{gathered}$$

其中，$\sigma$ 表示 sigmoid 函數(shù)，$t_x$、$t_y$、$t_w$ 和 $t_h$ 分別表示預(yù)測框的偏移量，$p_w$ 和 $p_h$ 分別表示錨框的寬度和高度。

3.3.3. 非極大值抑制

非極大值抑制（NMS）是一種常用的目標(biāo)檢測后處理方法，用于去除重疊檢測框。具體來說，NMS 的過程如下：

• 對于每個類別，按照置信度從高到低排序。
• 選擇置信度最高的框，將其與所有其他框進行重疊度計算。
• 去除與置信度最高的框重疊度大于一定閾值的框。
• 重復(fù)上述步驟，直到所有框都被處理。

NMS 的數(shù)學(xué)原理可以表示為：

S i = { j ∣ j > i , I o U ( b i , b j ) > θ } B = { b i ∣ i ∈ { 1 , 2 , . . . , n } } B ^ = { b i ∣ i ? S j , j ∈ S i } S_i = \{j | j > i, IoU(b_i, b_j) > \theta\} \\ B = \{b_i | i \in \{1, 2, ..., n\}\} \\ \hat{B} = \{b_i | i \notin S_j, j \in S_i\} Si?={j∣j>i,IoU(bi?,bj?)>θ}B={bi?∣i∈{1,2,...,n}}B^={bi?∣i∈/Sj?,j∈Si?}

其中，$S_i$ 表示與第 $i 個框重疊度大于閾值 $\theta$ 的所有框的集合，$B$ 表示所有框的集合，$\hat{B}$經(jīng)過 NMS 處理后剩余的框的集合。$IoU(b_i,b_j)$ 表示第 $i$ 個框和第 $j$ 個框的重疊度。

4. 利用電腦攝像頭進行目標(biāo)檢測

4.1. 環(huán)境配置

為了使用YOLOv5進行目標(biāo)檢測，首先需要配置環(huán)境。本文使用的環(huán)境為Python 3.7+，需要安裝的庫包括：torch、torchvision、opencv-python等。

4.2. 樣例代碼

import cv2
from yolov5 import YOLOv5

# 加載預(yù)訓(xùn)練的YOLOv5模型
model = YOLOv5("yolov5s.pt",device='cpu')  # 選擇模型

# 打開攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 從攝像頭讀取幀
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 使用YOLOv5進行目標(biāo)檢測
    results = model.predict(frame)

    # 在幀上繪制檢測結(jié)果
    for *xyxy, conf, cls in results.xyxy[0]:
        label = f'{model.model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
        cv2.rectangle(frame, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3])), (0, 0, 255), 2)
        cv2.putText(frame, label, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1]) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 2)

    # 顯示幀
    cv2.imshow('YOLOv5 Real-time Object Detection', frame)

    # 按'q'鍵退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 釋放資源并關(guān)閉窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

4.3. 結(jié)果展示

運行上述代碼，可以實時查看攝像頭畫面中的目標(biāo)檢測結(jié)果。YOLOv5能夠準(zhǔn)確識別出各種物體，并給出其位置信息。

5. 總結(jié)

本文到這里就結(jié)束了，其中主要詳細介紹了YOLOv5模型的原理，并展示了如何利用電腦攝像頭進行目標(biāo)檢測。YOLOv5在速度和精度上的優(yōu)勢使其在實時目標(biāo)檢測任務(wù)中具有廣泛的應(yīng)用前景。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-499615.html

到了這里，關(guān)于計算機視覺的應(yīng)用7-利用YOLOv5模型啟動電腦攝像頭進行目標(biāo)檢測的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！