yolov5-lite详解

一、yolov5-lite人脸

yolov5-lite是yolov5的轻量级版，适合于移动端等嵌入式设备的应用。它能够快速准确地检测出图片或视频中的物体，其中人脸就是其中的一种常见物体。在yolov5-lite中，我们可以使用训练好的模型来检测人脸。

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() # 打印检测结果
results.show() # 绘制检测框并显示图像

上面的代码中，我们先读取了需要检测的图像，然后使用torch.hub.load载入模型。接着使用model对图像进行检测，size表示图像尺寸为640，也可以调整该参数。最后通过print和show方法分别输出检测结果和可视化的图像。

二、yolov5-lite怎么样

yolov5-lite是一款速度快、精度高的物体检测模型，在对比yolov5和yolov5-tiny这两个模型的性能时，yolov5-lite的表现优异。同时，yolov5-lite模型的体积也比yolov5小很多，因此可以更方便地移植到嵌入式设备上。

在实际应用中，我们可以将yolov5-lite应用到图片或视频中，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()

上面的代码中，我们使用yolov5s_lite模型处理视频中的每一帧图像并输出检测结果。

三、yolov5-lite和yolov5tiny

yolov5-lite与yolov5-tiny都是yolov5的轻量级版本，它们都可以用于物体检测，但是它们的模型大小、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，但是精度较低。而yolov5-lite则相对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在视频中进行物体检测的示例代码：

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()

上面的代码中，我们先分别使用yolov5-tiny和yolov5-lite模型处理每一帧图像，然后依次输出检测结果。

四、yolov5-lite报错traceback

在使用yolov5-lite进行物体检测时，有可能会出现报错的情况，其中最常见的报错是traceback错误。这种错误通常是由于模型加载不正确造成的。以下是一些常见的解决方法：

1.检查模型路径是否正确。

2.检查模型文件是否存在。

3.检查模型文件是否正确下载过。

如果仍然无法解决问题，请到yolov5的官方github仓库中提交issue或者查看相关的解决方法。

五、yolov5-lite训练自己的数据集

如果yolov5-lite原有的模型不能满足我们的需求，我们可以根据自己的需要自己训练模型。在训练前，需要先对数据进行标注，将要检测的物体进行标注。接着使用yolov5官方提供的训练脚本进行训练。

以下是训练脚本的示例代码：

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

上面的代码中，我们通过设置img、batch、epochs等参数来指定训练的相关参数。其中data表示数据集的yaml文件，cfg表示模型配置文件的路径，weights表示预训练模型的路径。

六、yolov5-lite目标跟踪

除了可以用于物体检测之外，yolov5-lite还可以用于目标跟踪。以下是使用yolov5-lite实现目标跟踪的示例代码：

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()

上面的代码中，我们使用attempt_load载入模型，然后处理每一帧图像，得到检测框。使用non_max_suppression函数对检测框进行筛选，选出得分最高的框。

七、yolov5-lite和yolov5转换

如果我们已经训练好了yolov5的模型，但是要部署到嵌入式设备上的话，运行速度可能会很慢。针对这个问题，我们可以使用yolov5转换工具将模型转换成yolov5-lite模型，从而提高模型的运行速度。

以下是使用yolov5转换工具将yolov5模型转换为yolov5-lite模型的示例代码：

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

上面的代码中，我们通过指定相关参数，将yolov5的模型权重转换为yolov5-lite的权重，并保存到yolov5s_lite.pt文件中。

八、yolov5-lite ncnn

除了转换工具外，我们还可以使用NCNN来加速yolov5-lite模型在嵌入式设备上的运行。以下是在NCNN上使用yolov5-lite进行物体检测的示例代码：

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()

上面的代码中，我们先使用Net()来建立NCNN的网络，并载入模型文件。然后读取需要处理的图像，进行前向计算，得到检测框和置信度。最后在图像上绘制检测框并输出。具体实现方法可以参考NCNN的官方文档。

九、yolov5-lite visdrone

yolov5-lite还可以通过训练visdrone数据集来进一步提高它的检测精度。visdrone数据集是一个针对无人机视频数据的物体检测数据集，其中包含了各种类型的物体，包括人、车、建筑物等。

以下是训练visdrone数据集的示例代码：

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

上面的代码中，我们通过设置img、batch、epochs等参数来指定训练的相关参数。其中data表示数据集的yaml文件，cfg表示模型配置文件的路径，weights表示预训练模型的路径。