YOLOv5官方开源代码给出了完成的推理实现，但过于封装，只能通过修改配置参数对指定文件夹下图像和视频进行推理，而且三百多行的推理代码也显得过于冗长。如果想要在项目上进行部署应用，显然需要更高的灵活性。

这里就用单张图像目标检测来重构YOLOv5的推理代码。

依赖项：OpenCV、numpy、pytorch、models文件夹下experimental.py、utils文件夹下general.py、训练结果yolov5s.pt文件。

对于图像目标检测来说，首先需要读取图像，然后转换为tensor，接着送入模型进行推理，最后获取推理结果。对推理结果进行解析，就可以拿到检测框坐标，分类结果和置信度。

官方推理代码：

# YOLOv5 												


											

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