YOLO-V5用于道路图像 distress 检测。

简介：
YOLO-V5-道路窘迫成像的这个存储库展示了现代计算机视觉技术，特别是YOLO V5在自动检测道路缺陷方面的应用。目前，所有相关的代码和模型都在积极的开发中，若有更新或删除，将不作单独通知。为了运行此项目，您需要安装Python 3.8或更高版本，以及torch版本大于等于1.7，并安装requirements.txt中列出的依赖项。请使用以下命令进行安装：$ conda install -c conda-forge pycocotools$ pip install -r requirements.txt。为了进行洞口检测，您需要对data/images示例图像进行推断：$ python detect.py --source data/images --weights best_potholes.pt --conf 0.5 --img 416。对于裂缝检测，同样需要对data/images示例图像进行推断：$ python detect.py --source data/ima