yolo v5 代码阅读记录
目录
一、安装配置环境
二、Debug记录
三、打印日志输出的地方
1、 开始打印参数值
2、若缺少环境，则打印相关警告
3、 打印python版本以及显卡信息
4、 当图片的输入 最大size 不是 stride 的整数倍时，打印报警日志
5、NMS过程的警告
6、 打印时间花费的信息
7、打印 图片以保存
四、功能接口
0、代码中的 f'{}'
1、保存结果的路径
2、默认的步长 、 使用cuda
3、加载模型以及加载 权重参数
4、拿出文件夹中的测试图片
5、demo时对输入图片的填充裁剪
6、input 进入 model 中的过程
7、保存路径的接口
8、yaml 参数设置文件的加载处
9、 save_txt 应用影响的地方
10、拿出标记的地方
11、画矩形框和标记的接口
12、展示图片选项 view_img 作用接口
13、save_img 作用的接口
五、网络结构
六、一些需要了解的细节--模型的输出，即预测的都是些什么
1、grid 和 anchor_grid
2、Detect head 中的细节过程
3、nms 过程中的细节
4、预测的bbox怎么映射回原图片上的
5、在原图上画bbox 和 标记
6、如果想保留视频和webcam 的检测结果，需要做的设定
一、安装配置环境
conda create -n yolov5 python=3.7
启动该环境
source activate yolov5pip install -r requirements.txt运行测试demo，即detect.py
这时需要上官网下载对应版本的预训练权重。上图中画线的部分就是当前所用的版本，
点击对应的版本下载即可，然后放到yolo-master即主项目文件夹下即可。
二、Debug记录
1、vars(opt)
2、x
3、ckpt
4、names
list
dict
5、model
前
后
6、dataset
7、dt
8、 m 和 model
model
m 举例
9、y
三、打印日志输出的地方
1、 开始打印参数值
detect: weights=yolov5s.pt, source=data/images, data=data/coco128.yaml, imgsz=[640, 640], conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device=, view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, visualize=False, update=False, project=runs/detect, name=exp, exist_ok=False, line_thickness=3, hide_labels=False, hide_conf=False, half=False, dnn=False, vid_stride=1general.py --- 216
2、若缺少环境，则打印相关警告
general.py --- 362始
3、 打印python版本以及显卡信息
YOLOv5
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