本文档提供了使用Python和PyTorch框架实现YOLOv5算法进行行人与车辆目标检测的完整代码和详细说明，适用于机器学习研究和项目开发。
目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，它能够支持自动驾驶、视频监控等多种应用。YOLOv5 是一种高效的物体识别算法，并基于 PyTorch 机器学习框架构建。
在使用 YOLOv5 前，需要安装 PyTorch 和 YOLOv5 相关的库和工具：
```python
!pip install torch torchvision
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
%cd yolov5
!pip install -r requirements.txt
```
接下来加载模型，可以使用以下代码：
```python
import torch
model = torch.hub.load(ultralytics/yolov5, yolov5s, pretrained=True)
```
这将加载预训练的 YOLOv5s 模型并将其存储在变量 model 中。YOLOv5 提供了不同大小的模型，以适应不同的硬件需求。
执行目标检测时，可以使用以下代码：
```python
from PIL import Image
img = Image.open(path/to/image.jpg)
results = model(img)
```
显示和保存检测结果的方法如下：
- 显示检测结果：`results.show()`
- 保存检测结果至文件：`results.save(path/to/output.jpg)`
综上所述，本段落介绍了使用 Python 和 YOLOv5(PyTorch) 来实现行人及车辆目标识别的具体步骤。首先安装必要的库和工具，然后加载模型并执行物体检测任务，并展示了如何显示与保存检测结果图像。
5星
