bichhanhngonha
New member
#Yolo #Python #ObjectDetection #DeePlearning #computervision ## yolo: bạn chỉ nhìn một lần
Yolo là một thuật toán phát hiện đối tượng phổ biến có thể được sử dụng để xác định nhanh chóng và hiệu quả các đối tượng trong hình ảnh và video.Nó là một máy dò một giai đoạn, có nghĩa là nó không yêu cầu Mạng đề xuất khu vực (RPN) riêng biệt để tạo các đề xuất đối tượng.Điều này làm cho Yolo nhanh hơn các máy dò hai giai đoạn, chẳng hạn như R-CNN nhanh hơn, nhưng điều đó cũng có nghĩa là Yolo kém chính xác hơn.
Yolo được triển khai trong cả C ++ và Python, và nó có sẵn trên GitHub.Ngoài ra còn có một số mô hình được đào tạo trước Yolo có sẵn, có thể được sử dụng để nhanh chóng và dễ dàng bắt đầu với phát hiện đối tượng.
Để sử dụng Yolo, trước tiên bạn cần tải một mô hình được đào tạo trước.Bạn có thể làm điều này bằng gói `Torchvision.models`.Khi bạn đã tải một mô hình, sau đó bạn có thể sử dụng nó để phát hiện các đối tượng trong một hình ảnh hoặc video.
Để phát hiện các đối tượng trong một hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập Torchvision.Models dưới dạng mô hình
# Tải mô hình yolo được đào tạo trước
model = model.yolo.yolov3 (presprained = true)
# Tải một hình ảnh
IMAGE = CV2.IMREAD ('Image.jpg')
# Chuyển đổi hình ảnh thành tenor
Image = Torch.From_Numpy (Image) .Float ()
Image = Image.Permute (2, 0, 1)
IMAGE = IMAGE.UNSQUEEZE (0)
# Phát hiện các đối tượng trong hình ảnh
Dự đoán = mô hình (hình ảnh)
# Nhận các hộp giới hạn và nhãn lớp cho các đối tượng được phát hiện
Hộp, nhãn, điểm số = Dự đoán [0]
# Vẽ các hộp giới hạn và nhãn lớp trên hình ảnh
Đối với hộp, nhãn, điểm trong zip (hộp, nhãn, điểm số):
X, Y, W, H = Hộp
CV2.Rectangle (hình ảnh, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.puttext (hình ảnh, nhãn, (x, y - 10), cv2.font_hershey_simplex, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Hiển thị hình ảnh
cv2.imshow ('hình ảnh', hình ảnh)
CV2.waitkey (0)
`` `
Để phát hiện các đối tượng trong video, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập Torchvision.Models dưới dạng mô hình
Nhập CV2
# Tải mô hình yolo được đào tạo trước
model = model.yolo.yolov3 (presprained = true)
# Tạo đối tượng quay video
cap = cv2.videocapture ('Video.mp4')
# Vòng lặp trên các khung trong video
Trong khi đúng:
# Nhận khung tiếp theo từ video
ret, frame = cap.read ()
# Chuyển đổi khung thành một tenor
frame = Torch.from_numpy (khung) .Float ()
frame = frame.permute (2, 0, 1)
frame = frame.unqueeze (0)
# Phát hiện các đối tượng trong khung
Dự đoán = Mô hình (khung)
# Nhận các hộp giới hạn và nhãn lớp cho các đối tượng được phát hiện
Hộp, nhãn, điểm số = Dự đoán [0]
# Vẽ các hộp giới hạn và nhãn lớp trên khung
Đối với hộp, nhãn, điểm trong zip (hộp, nhãn, điểm số):
X, Y, W, H = Hộp
CV2.Rectangle (khung, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.puttext (khung, nhãn, (x, y - 10), cv2.font_hershey_simplex, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Hiển thị khung
=======================================
#Yolo #Python #ObjectDetection #DeePlearning #computervision ##YOLO: You Only Look Once
YOLO is a popular object detection algorithm that can be used to quickly and efficiently identify objects in images and videos. It is a one-stage detector, which means that it does not require a separate region proposal network (RPN) to generate object proposals. This makes YOLO faster than two-stage detectors, such as Faster R-CNN, but it also means that YOLO is less accurate.
YOLO is implemented in both C++ and Python, and it is available on GitHub. There are also a number of YOLO pre-trained models available, which can be used to quickly and easily get started with object detection.
To use YOLO, you first need to load a pre-trained model. You can do this using the `torchvision.models` package. Once you have loaded a model, you can then use it to detect objects in an image or video.
To detect objects in an image, you can use the following code:
```python
import torchvision.models as models
# Load a pre-trained YOLO model
model = models.yolo.YOLOv3(pretrained=True)
# Load an image
image = cv2.imread('image.jpg')
# Convert the image to a tensor
image = torch.from_numpy(image).float()
image = image.permute(2, 0, 1)
image = image.unsqueeze(0)
# Detect objects in the image
predictions = model(image)
# Get the bounding boxes and class labels for the detected objects
boxes, labels, scores = predictions[0]
# Draw the bounding boxes and class labels on the image
for box, label, score in zip(boxes, labels, scores):
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Display the image
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
```
To detect objects in a video, you can use the following code:
```python
import torchvision.models as models
import cv2
# Load a pre-trained YOLO model
model = models.yolo.YOLOv3(pretrained=True)
# Create a video capture object
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# Loop over the frames in the video
while True:
# Get the next frame from the video
ret, frame = cap.read()
# Convert the frame to a tensor
frame = torch.from_numpy(frame).float()
frame = frame.permute(2, 0, 1)
frame = frame.unsqueeze(0)
# Detect objects in the frame
predictions = model(frame)
# Get the bounding boxes and class labels for the detected objects
boxes, labels, scores = predictions[0]
# Draw the bounding boxes and class labels on the frame
for box, label, score in zip(boxes, labels, scores):
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Display the frame
Yolo là một thuật toán phát hiện đối tượng phổ biến có thể được sử dụng để xác định nhanh chóng và hiệu quả các đối tượng trong hình ảnh và video.Nó là một máy dò một giai đoạn, có nghĩa là nó không yêu cầu Mạng đề xuất khu vực (RPN) riêng biệt để tạo các đề xuất đối tượng.Điều này làm cho Yolo nhanh hơn các máy dò hai giai đoạn, chẳng hạn như R-CNN nhanh hơn, nhưng điều đó cũng có nghĩa là Yolo kém chính xác hơn.
Yolo được triển khai trong cả C ++ và Python, và nó có sẵn trên GitHub.Ngoài ra còn có một số mô hình được đào tạo trước Yolo có sẵn, có thể được sử dụng để nhanh chóng và dễ dàng bắt đầu với phát hiện đối tượng.
Để sử dụng Yolo, trước tiên bạn cần tải một mô hình được đào tạo trước.Bạn có thể làm điều này bằng gói `Torchvision.models`.Khi bạn đã tải một mô hình, sau đó bạn có thể sử dụng nó để phát hiện các đối tượng trong một hình ảnh hoặc video.
Để phát hiện các đối tượng trong một hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập Torchvision.Models dưới dạng mô hình
# Tải mô hình yolo được đào tạo trước
model = model.yolo.yolov3 (presprained = true)
# Tải một hình ảnh
IMAGE = CV2.IMREAD ('Image.jpg')
# Chuyển đổi hình ảnh thành tenor
Image = Torch.From_Numpy (Image) .Float ()
Image = Image.Permute (2, 0, 1)
IMAGE = IMAGE.UNSQUEEZE (0)
# Phát hiện các đối tượng trong hình ảnh
Dự đoán = mô hình (hình ảnh)
# Nhận các hộp giới hạn và nhãn lớp cho các đối tượng được phát hiện
Hộp, nhãn, điểm số = Dự đoán [0]
# Vẽ các hộp giới hạn và nhãn lớp trên hình ảnh
Đối với hộp, nhãn, điểm trong zip (hộp, nhãn, điểm số):
X, Y, W, H = Hộp
CV2.Rectangle (hình ảnh, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.puttext (hình ảnh, nhãn, (x, y - 10), cv2.font_hershey_simplex, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Hiển thị hình ảnh
cv2.imshow ('hình ảnh', hình ảnh)
CV2.waitkey (0)
`` `
Để phát hiện các đối tượng trong video, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập Torchvision.Models dưới dạng mô hình
Nhập CV2
# Tải mô hình yolo được đào tạo trước
model = model.yolo.yolov3 (presprained = true)
# Tạo đối tượng quay video
cap = cv2.videocapture ('Video.mp4')
# Vòng lặp trên các khung trong video
Trong khi đúng:
# Nhận khung tiếp theo từ video
ret, frame = cap.read ()
# Chuyển đổi khung thành một tenor
frame = Torch.from_numpy (khung) .Float ()
frame = frame.permute (2, 0, 1)
frame = frame.unqueeze (0)
# Phát hiện các đối tượng trong khung
Dự đoán = Mô hình (khung)
# Nhận các hộp giới hạn và nhãn lớp cho các đối tượng được phát hiện
Hộp, nhãn, điểm số = Dự đoán [0]
# Vẽ các hộp giới hạn và nhãn lớp trên khung
Đối với hộp, nhãn, điểm trong zip (hộp, nhãn, điểm số):
X, Y, W, H = Hộp
CV2.Rectangle (khung, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.puttext (khung, nhãn, (x, y - 10), cv2.font_hershey_simplex, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Hiển thị khung
=======================================
#Yolo #Python #ObjectDetection #DeePlearning #computervision ##YOLO: You Only Look Once
YOLO is a popular object detection algorithm that can be used to quickly and efficiently identify objects in images and videos. It is a one-stage detector, which means that it does not require a separate region proposal network (RPN) to generate object proposals. This makes YOLO faster than two-stage detectors, such as Faster R-CNN, but it also means that YOLO is less accurate.
YOLO is implemented in both C++ and Python, and it is available on GitHub. There are also a number of YOLO pre-trained models available, which can be used to quickly and easily get started with object detection.
To use YOLO, you first need to load a pre-trained model. You can do this using the `torchvision.models` package. Once you have loaded a model, you can then use it to detect objects in an image or video.
To detect objects in an image, you can use the following code:
```python
import torchvision.models as models
# Load a pre-trained YOLO model
model = models.yolo.YOLOv3(pretrained=True)
# Load an image
image = cv2.imread('image.jpg')
# Convert the image to a tensor
image = torch.from_numpy(image).float()
image = image.permute(2, 0, 1)
image = image.unsqueeze(0)
# Detect objects in the image
predictions = model(image)
# Get the bounding boxes and class labels for the detected objects
boxes, labels, scores = predictions[0]
# Draw the bounding boxes and class labels on the image
for box, label, score in zip(boxes, labels, scores):
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Display the image
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
```
To detect objects in a video, you can use the following code:
```python
import torchvision.models as models
import cv2
# Load a pre-trained YOLO model
model = models.yolo.YOLOv3(pretrained=True)
# Create a video capture object
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# Loop over the frames in the video
while True:
# Get the next frame from the video
ret, frame = cap.read()
# Convert the frame to a tensor
frame = torch.from_numpy(frame).float()
frame = frame.permute(2, 0, 1)
frame = frame.unsqueeze(0)
# Detect objects in the frame
predictions = model(frame)
# Get the bounding boxes and class labels for the detected objects
boxes, labels, scores = predictions[0]
# Draw the bounding boxes and class labels on the frame
for box, label, score in zip(boxes, labels, scores):
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Display the frame
