YOLOv5+单目测距（python）_yolov5单目测距

在YOLOv5中实现单目测距，你需要定义一个YOLOv5模型，并添加一个测距头（head）来预测距离。以下是一个简化的例子，展示如何修改YOLOv5的配置文件和模型代码来添加距离预测。

1. 修改YOLOv5的配置文件（如yolov5s.yaml），添加距离预测的输出层：

# ... 其他层的配置 ...
 
# 添加距离预测头
head:
  - [Conv, [64, 3, 2]]  # 进行3x3卷积，步长为2
  - [Conv, [64, 1, 1]]  # 进行1x1卷积
  - [Conv, [1, 1, 1]]   # 进行1x1卷积，输出1个通道表示距离
  # 输出层添加距离预测
  - [Detect, [6,  -1, 1]]  # 6个预测框，-1类别数，1个距离预测

2. 修改YOLOv5的模型定义文件（如model.py），添加距离预测的输出：

# ... 其他模型定义 ...
 
class Detect(nn.Module):
    # ... 其他代码 ...
    def forward(self, x):
        # ... 其他预测框计算 ...
        # 添加距离预测输出
        dist = self.det[5](x)       dist = dist.permute(0, 2, 3, 1).view(dist.shape[0], -1, self.nl + 1)
        # self.nl是你的预测框数量，1是距离预测的通道数
        # ... 其他返回值 ...
 
# ... 其他模型类定义 ...
 
class Model(nn.Module):
    # ... 其他代码 ...
    def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None):
        # ... 其他初始化 ...
        self.model[-1].append(Detect(nc, self.anchors, self.nl, self.embedding))  # Detect
        # ... 其他初始化 ...
 
# ... 其他函数和类 ...

3. 在数据预处理阶段，确保你有一个方式来表示距离信息，并在创建标签时包括这个距离信息。
4. 在训练和推理过程中，确保你有一个方式来处理距离预测的输出，并将其整合到最终的检测结果中。

请注意，上述代码示例是一个简化的框架，并假设你已经有YOLOv5的基础模型和训练流程。在实际应用中，你需要根据具体的应用场景调整网络结构、损失函数和训练过程。