YOLOv5是一種先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法，而YOLOv5-CLS則是YOLOv5的一個(gè)變種，專門用于圖像分類任務(wù)。為了在實(shí)際應(yīng)用中使用YOLOv5-CLS模型，我們需要將其轉(zhuǎn)換為Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式，并使用OpenCV DNN庫(kù)來(lái)進(jìn)行推理。
步驟1: 安裝OpenCV和ONNX 首先，你需要確保已經(jīng)安裝了OpenCV和ONNX?？梢酝ㄟ^(guò)以下命令來(lái)安裝：
pip install opencv-python
pip install onnx
步驟2: 轉(zhuǎn)換YOLOv5-CLS為ONNX格式 在這一步，我們將使用YOLOv5的官方代碼庫(kù)將YOLOv5-CLS模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式。請(qǐng)按照以下步驟進(jìn)行操作：
- 克隆YOLOv5的官方代碼庫(kù)：
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git - 進(jìn)入yolov5目錄，并下載預(yù)訓(xùn)練的YOLOv5-CLS模型權(quán)重：
cd yolov5 wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s6.pt - 運(yùn)行export.py腳本來(lái)將模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式：
python export.py --weights yolov5s6.pt --include onnx --img 640此步驟將生成一個(gè)名為'yolov5s6.onnx'的文件，這就是我們要使用的YOLOv5-CLS模型的ONNX版本。
步驟3: 使用OpenCV DNN進(jìn)行推理 現(xiàn)在，我們已經(jīng)準(zhǔn)備好進(jìn)行推理了。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例代碼，展示了如何使用OpenCV DNN庫(kù)加載和運(yùn)行YOLOv5-CLS模型：
import cv2 # 加載YOLOv5-CLS模型 net = cv2.dnn.readNetFromONNX("yolov5s6.onnx") # 加載圖像 image = cv2.imread("test.jpg") # 創(chuàng)建blob并設(shè)置輸入 blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255., (640, 640), swapRB=True) net.setInput(blob) # 進(jìn)行推理 output = net.forward() # 解析推理結(jié)果 classes = open("coco.names").read().strip().split("\n") for detection in output[0, 0]: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > 0.5: label = f"{classes[class_id]}: {confidence:.2f}" print(label) # 顯示圖像 cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()請(qǐng)注意，上述代碼中我們假設(shè)已經(jīng)有一個(gè)名為'test.jpg'的測(cè)試圖像和一個(gè)包含類別名稱的 'coco.names' 文件。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-559304.html
結(jié)論: 本文介紹了如何使用OpenCV DNN庫(kù)來(lái)進(jìn)行YOLOv5-CLS模型的推理。我們首先將YOLOv5-CLS模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式，然后使用OpenCV DNN庫(kù)加載和運(yùn)行該模型進(jìn)行圖像分類。通過(guò)按照本文提供的步驟和示例代碼，你可以輕松地在實(shí)際應(yīng)用中使用YOLOv5-CLS模型進(jìn)行圖像分類任務(wù)。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-559304.html
到了這里，關(guān)于使用OpenCV DNN推理YOLOv5-CLS轉(zhuǎn)換后的ONNX分類模型的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY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)！
