本人记录打卡，不够自习，慎看。

今天主要学了计组和计网，YOLO简单打个卡。

指路大佬：【手把手带你实战YOLOv5-入门篇】YOLOv5 模型检测_哔哩哔哩_bilibili

1. 主要讲了几个关键参数：

图源你可是处女座

 运行示例：

 python detect.py --weights yolov5s.pt   #--weights可以指定训练好的模型文件。

 python detect.py --weights yolov5s.pt --source data/images/bus.jpg
#source可以指定检测的目标，此处为指定单张图片。如果--source 0 即指定摄像头。 --source screen对整个屏幕进行检测。

python detect.py  --weights yolov5s.pt  --conf-thres 0.8
#--conf-thres代表置信度阈值，数值越低框越多。

python detect.py  --weights yolov5s.pt  --iou-thres 0.8
# --iou-thres 代表IOU阈值，数值越低框越少，越高框越多。

 2. 介绍了基于torch.hub的检测方法，运行下列代码即可检测出结果。

import torch
# Model
model = torch.hub.load("./","yolov5s",source="local")
# Images
img="./data/images/zidane.jpg"
# Inference
results = model(img)
# Results
results.show()