#Yolov5 #object phát hiện #Python #deep learning #computer Vision Tầm nhìn
** Yolov5: Phát hiện đối tượng với Python **
[Hình ảnh của một chiếc xe được Yolov5 phát hiện] (https://www.pyimageearch.com/wp-content/uploads/2021/07/yolo-car-detection.jpg)
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.Yolov5 là phiên bản mới nhất của Yolo và nó cung cấp một số cải tiến so với các phiên bản trước, bao gồm độ chính xác, tốc độ và hỗ trợ được cải thiện cho các lớp đối tượng hơn.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov5 để thực hiện phát hiện đối tượng trong Python.Chúng tôi sẽ sử dụng [triển khai Pytorch của Yolov5] (https://github.com/ultralytics/yolov5), đây là một thư viện nguồn mở và miễn phí.
## Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt các phụ thuộc sau:
* Python 3.6 trở lên
* Pytorch 1.7 trở lên
* Torchvision 0,8 trở lên
* OpenCV 4.5 trở lên
Bạn có thể cài đặt các phụ thuộc này bằng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt Torch Torchvision Opencv-Python
`` `
## Tải xuống mô hình Yolov5
Khi bạn đã cài đặt các phụ thuộc, bạn có thể tải xuống mô hình Yolov5 từ [trang web Yolov5] (https://github.com/ultralytics/yolov5/releases).
## Chạy bản demo phát hiện đối tượng
Để chạy bản demo phát hiện đối tượng, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Python Detect.py -Weights Yolov5s.pt --img 000000000013.jpg
`` `
Lệnh này sẽ sử dụng mô hình Yolov5s để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh `000000000013.jpg`.Kết quả phát hiện đối tượng sẽ được hiển thị trong thiết bị đầu cuối.
## Tùy chỉnh bản demo phát hiện đối tượng
Bạn có thể tùy chỉnh bản demo phát hiện đối tượng bằng cách thay đổi các tham số sau:
* `-weights`: Đường dẫn đến tệp trọng số mô hình Yolov5.
* `--img`: Đường dẫn đến hình ảnh được phát hiện.
* `--conf`: ngưỡng tin cậy để phát hiện đối tượng.
* `--nms`: Ngưỡng ức chế không tối đa để phát hiện đối tượng.
* `-classes`: một danh sách các lớp đối tượng sẽ được phát hiện.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov5 để thực hiện phát hiện đối tượng trong Python.Chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của Yolov5, cách cài đặt các phụ thuộc, cách tải xuống mô hình Yolov5 và cách chạy bản demo phát hiện đối tượng.
Chúng tôi hy vọng rằng hướng dẫn này đã giúp bạn bắt đầu với Yolov5.Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo [Tài liệu Yolov5] (https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/readme.md).
## hashtags
* #Yolov5
* #object phát hiện
* #Python
* #Học kĩ càng
* #tầm nhìn máy tính
=======================================
#Yolov5 #object Detection #Python #deep Learning #computer Vision
**YOLOv5: Object Detection with Python**
[Image of a car being detected by YOLOv5](https://www.pyimagesearch.com/wp-content/uploads/2021/07/yolo-car-detection.jpg)
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. YOLOv5 is the latest version of YOLO, and it offers a number of improvements over previous versions, including improved accuracy, speed, and support for more object classes.
In this tutorial, we will show you how to use YOLOv5 to perform object detection in Python. We will use the [PyTorch implementation of YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5), which is a free and open-source library.
## Getting Started
To get started, you will need to install the following dependencies:
* Python 3.6 or higher
* PyTorch 1.7 or higher
* Torchvision 0.8 or higher
* OpenCV 4.5 or higher
You can install these dependencies using the following command:
```
pip install torch torchvision opencv-python
```
## Downloading the YOLOv5 Model
Once you have installed the dependencies, you can download the YOLOv5 model from the [YOLOv5 website](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases).
## Running the Object Detection Demo
To run the object detection demo, you can use the following command:
```
python detect.py --weights yolov5s.pt --img 000000000013.jpg
```
This command will use the YOLOv5s model to detect objects in the image `000000000013.jpg`. The results of the object detection will be displayed in the terminal.
## Customizing the Object Detection Demo
You can customize the object detection demo by changing the following parameters:
* `--weights`: The path to the YOLOv5 model weights file.
* `--img`: The path to the image to be detected.
* `--conf`: The confidence threshold for object detection.
* `--nms`: The non-maximum suppression threshold for object detection.
* `--classes`: A list of the object classes to be detected.
## Conclusion
In this tutorial, we showed you how to use YOLOv5 to perform object detection in Python. We covered the basics of YOLOv5, how to install the dependencies, how to download the YOLOv5 model, and how to run the object detection demo.
We hope that this tutorial has helped you to get started with YOLOv5. For more information, please refer to the [YOLOv5 documentation](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/README.md).
## Hashtags
* #Yolov5
* #object Detection
* #Python
* #deep Learning
* #computer Vision
** Yolov5: Phát hiện đối tượng với Python **
[Hình ảnh của một chiếc xe được Yolov5 phát hiện] (https://www.pyimageearch.com/wp-content/uploads/2021/07/yolo-car-detection.jpg)
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.Yolov5 là phiên bản mới nhất của Yolo và nó cung cấp một số cải tiến so với các phiên bản trước, bao gồm độ chính xác, tốc độ và hỗ trợ được cải thiện cho các lớp đối tượng hơn.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov5 để thực hiện phát hiện đối tượng trong Python.Chúng tôi sẽ sử dụng [triển khai Pytorch của Yolov5] (https://github.com/ultralytics/yolov5), đây là một thư viện nguồn mở và miễn phí.
## Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt các phụ thuộc sau:
* Python 3.6 trở lên
* Pytorch 1.7 trở lên
* Torchvision 0,8 trở lên
* OpenCV 4.5 trở lên
Bạn có thể cài đặt các phụ thuộc này bằng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt Torch Torchvision Opencv-Python
`` `
## Tải xuống mô hình Yolov5
Khi bạn đã cài đặt các phụ thuộc, bạn có thể tải xuống mô hình Yolov5 từ [trang web Yolov5] (https://github.com/ultralytics/yolov5/releases).
## Chạy bản demo phát hiện đối tượng
Để chạy bản demo phát hiện đối tượng, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Python Detect.py -Weights Yolov5s.pt --img 000000000013.jpg
`` `
Lệnh này sẽ sử dụng mô hình Yolov5s để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh `000000000013.jpg`.Kết quả phát hiện đối tượng sẽ được hiển thị trong thiết bị đầu cuối.
## Tùy chỉnh bản demo phát hiện đối tượng
Bạn có thể tùy chỉnh bản demo phát hiện đối tượng bằng cách thay đổi các tham số sau:
* `-weights`: Đường dẫn đến tệp trọng số mô hình Yolov5.
* `--img`: Đường dẫn đến hình ảnh được phát hiện.
* `--conf`: ngưỡng tin cậy để phát hiện đối tượng.
* `--nms`: Ngưỡng ức chế không tối đa để phát hiện đối tượng.
* `-classes`: một danh sách các lớp đối tượng sẽ được phát hiện.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov5 để thực hiện phát hiện đối tượng trong Python.Chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của Yolov5, cách cài đặt các phụ thuộc, cách tải xuống mô hình Yolov5 và cách chạy bản demo phát hiện đối tượng.
Chúng tôi hy vọng rằng hướng dẫn này đã giúp bạn bắt đầu với Yolov5.Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo [Tài liệu Yolov5] (https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/readme.md).
## hashtags
* #Yolov5
* #object phát hiện
* #Python
* #Học kĩ càng
* #tầm nhìn máy tính
=======================================
#Yolov5 #object Detection #Python #deep Learning #computer Vision
**YOLOv5: Object Detection with Python**
[Image of a car being detected by YOLOv5](https://www.pyimagesearch.com/wp-content/uploads/2021/07/yolo-car-detection.jpg)
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. YOLOv5 is the latest version of YOLO, and it offers a number of improvements over previous versions, including improved accuracy, speed, and support for more object classes.
In this tutorial, we will show you how to use YOLOv5 to perform object detection in Python. We will use the [PyTorch implementation of YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5), which is a free and open-source library.
## Getting Started
To get started, you will need to install the following dependencies:
* Python 3.6 or higher
* PyTorch 1.7 or higher
* Torchvision 0.8 or higher
* OpenCV 4.5 or higher
You can install these dependencies using the following command:
```
pip install torch torchvision opencv-python
```
## Downloading the YOLOv5 Model
Once you have installed the dependencies, you can download the YOLOv5 model from the [YOLOv5 website](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases).
## Running the Object Detection Demo
To run the object detection demo, you can use the following command:
```
python detect.py --weights yolov5s.pt --img 000000000013.jpg
```
This command will use the YOLOv5s model to detect objects in the image `000000000013.jpg`. The results of the object detection will be displayed in the terminal.
## Customizing the Object Detection Demo
You can customize the object detection demo by changing the following parameters:
* `--weights`: The path to the YOLOv5 model weights file.
* `--img`: The path to the image to be detected.
* `--conf`: The confidence threshold for object detection.
* `--nms`: The non-maximum suppression threshold for object detection.
* `--classes`: A list of the object classes to be detected.
## Conclusion
In this tutorial, we showed you how to use YOLOv5 to perform object detection in Python. We covered the basics of YOLOv5, how to install the dependencies, how to download the YOLOv5 model, and how to run the object detection demo.
We hope that this tutorial has helped you to get started with YOLOv5. For more information, please refer to the [YOLOv5 documentation](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/README.md).
## Hashtags
* #Yolov5
* #object Detection
* #Python
* #deep Learning
* #computer Vision
