yolov5-lite詳解

一、yolov5-lite人臉

yolov5-lite是yolov5的輕量級版，適合於移動端等嵌入式設備的應用。它能夠快速準確地檢測出圖片或視頻中的物體，其中人臉就是其中的一種常見物體。在yolov5-lite中，我們可以使用訓練好的模型來檢測人臉。

img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/model.pt')
results = model(img, size=640)
results.print() # 列印檢測結果
results.show() # 繪製檢測框並顯示圖像

上面的代碼中，我們先讀取了需要檢測的圖像，然後使用torch.hub.load載入模型。接著使用model對圖像進行檢測，size表示圖像尺寸為640，也可以調整該參數。最後通過print和show方法分別輸出檢測結果和可視化的圖像。

二、yolov5-lite怎麼樣

yolov5-lite是一款速度快、精度高的物體檢測模型，在對比yolov5和yolov5-tiny這兩個模型的性能時，yolov5-lite的表現優異。同時，yolov5-lite模型的體積也比yolov5小很多，因此可以更方便地移植到嵌入式設備上。

在實際應用中，我們可以將yolov5-lite應用到圖片或視頻中，如下所示：

import cv2
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s_lite')
cap = cv2.VideoCapture('path/to/video.mp4')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    results = model(frame)
    results.show()

上面的代碼中，我們使用yolov5s_lite模型處理視頻中的每一幀圖像並輸出檢測結果。

三、yolov5-lite和yolov5tiny

yolov5-lite與yolov5-tiny都是yolov5的輕量級版本，它們都可以用於物體檢測，但是它們的模型大小、速度、精度等方面都有所不同。

yolov5-tiny比yolov5-lite的模型更小，速度更快，但是精度較低。而yolov5-lite則相對yolov5-tiny而言模型稍大一些，速度稍慢一些，但是精度更高。

下面是使用yolov5-tiny和yolov5-lite在視頻中進行物體檢測的示例代碼：

import cv2
import torch
model1 = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5-tiny')
model2 = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s_lite')
cap = cv2.VideoCapture('path/to/video.mp4')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    results1 = model1(frame)
    results2 = model2(frame)
    results1.show()
    results2.show()

上面的代碼中，我們先分別使用yolov5-tiny和yolov5-lite模型處理每一幀圖像，然後依次輸出檢測結果。

四、yolov5-lite報錯traceback

在使用yolov5-lite進行物體檢測時，有可能會出現報錯的情況，其中最常見的報錯是traceback錯誤。這種錯誤通常是由於模型載入不正確造成的。以下是一些常見的解決方法：

1.檢查模型路徑是否正確。

2.檢查模型文件是否存在。

3.檢查模型文件是否正確下載過。

如果仍然無法解決問題，請到yolov5的官方github倉庫中提交issue或者查看相關的解決方法。

五、yolov5-lite訓練自己的數據集

如果yolov5-lite原有的模型不能滿足我們的需求，我們可以根據自己的需要自己訓練模型。在訓練前，需要先對數據進行標註，將要檢測的物體進行標註。接著使用yolov5官方提供的訓練腳本進行訓練。

以下是訓練腳本的示例代碼：

!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data /path/to/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt

上面的代碼中，我們通過設置img、batch、epochs等參數來指定訓練的相關參數。其中data表示數據集的yaml文件，cfg表示模型配置文件的路徑，weights表示預訓練模型的路徑。

六、yolov5-lite目標跟蹤

除了可以用於物體檢測之外，yolov5-lite還可以用於目標跟蹤。以下是使用yolov5-lite實現目標跟蹤的示例代碼：

import cv2
import torch
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.general import non_max_suppression

model = attempt_load('path/to/model.pt', map_location=torch.device('cpu'))
cap = cv2.VideoCapture('path/to/video.mp4')
colors = [[0, 0, 255], [0, 255, 0], [255, 0, 0], [0, 255, 255]]
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    results = model(frame)
    bboxs = results.xyxy[0].cpu().numpy()
    confs = results.xyxy[0][:, 4].cpu().numpy()
    bboxs = non_max_suppression(torch.from_numpy(bboxs), confs, iou_threshold=0.4)[0]
    if bboxs is not None:
        for i, bbox in enumerate(bboxs):
            x1, y1, x2, y2 = bbox[:4].astype(int)
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), colors[i % 4], 2)
            cv2.putText(frame, str(i), (x1, y1), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, colors[i % 4], 2)
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上面的代碼中，我們使用attempt_load載入模型，然後處理每一幀圖像，得到檢測框。使用non_max_suppression函數對檢測框進行篩選，選出得分最高的框。

七、yolov5-lite和yolov5轉換

如果我們已經訓練好了yolov5的模型，但是要部署到嵌入式設備上的話，運行速度可能會很慢。針對這個問題，我們可以使用yolov5轉換工具將模型轉換成yolov5-lite模型，從而提高模型的運行速度。

以下是使用yolov5轉換工具將yolov5模型轉換為yolov5-lite模型的示例代碼：

python models/yolo.py --cfg model.yaml --weights yolov5.pt --img-size 640 --name yolov5s_lite.pt --nc 80 --model yolov5s --no-test --quantized --tfl-int8 --no-onnx --no-tfjs --no-compress --merge

上面的代碼中，我們通過指定相關參數，將yolov5的模型權重轉換為yolov5-lite的權重，並保存到yolov5s_lite.pt文件中。

八、yolov5-lite ncnn

除了轉換工具外，我們還可以使用NCNN來加速yolov5-lite模型在嵌入式設備上的運行。以下是在NCNN上使用yolov5-lite進行物體檢測的示例代碼：

import cv2
from mobile_cv.ncnn import Net
net = Net()
net.load_param('path/to/model.param')
net.load_model('path/to/model.bin')
cap = cv2.VideoCapture('path/to/video.mp4')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    img = net.imread(frame, False)
    out = net(img)
    boxes = out[0]
    max_conf = out[1]
    # do something with boxes and max_conf
    net.imshow('demo', frame)
    if net.waitKey(1) == ord('q'):
        break
cap.release()
net.destroyAllWindows()

上面的代碼中，我們先使用Net()來建立NCNN的網路，並載入模型文件。然後讀取需要處理的圖像，進行前向計算，得到檢測框和置信度。最後在圖像上繪製檢測框並輸出。具體實現方法可以參考NCNN的官方文檔。

九、yolov5-lite visdrone

yolov5-lite還可以通過訓練visdrone數據集來進一步提高它的檢測精度。visdrone數據集是一個針對無人機視頻數據的物體檢測數據集，其中包含了各種類型的物體，包括人、車、建築物等。

以下是訓練visdrone數據集的示例代碼：

!python train.py --img 416 --batch 16 --epochs 100 --data /path/to/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt

上面的代碼中，我們通過設置img、batch、epochs等參數來指定訓練的相關參數。其中data表示數據集的yaml文件，cfg表示模型配置文件的路徑，weights表示預訓練模型的路徑。