基于YOLO-v5的图像人工智能识别系统设计.docxVIP

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2025-11-21 发布于天津
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基于YOLO-v5的图像人工智能识别系统设计.docx

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摘要

当下，人工智能发展迅速，目标检测与图像识别技术也不断进步。YOLOv5是先进的目标检测算法，其检测速度快、准确度高，实时任务中的优势明显。PyTorch深度学习框架的代码简单、支持动态计算图且跨平台性强，两者结合为计算机视觉应用赋予了核心技术。

本文利用YOLOv5目标检测算法和PyTorch深度学习框架，分别实现了实时物体识别与计数系统和人脸表情识别系统。在物体识别与计数系统中，使用的是YOLOv5网络结构，通过使用轻量级模块替代原模型中的部分模块以及对YOLOv5模型进行剪枝等操作来提高YOLOv5的推理速度；利用PyTorch的动态计算图以及CPU加速功能，加上OpenCV处理视