YOLOv5是快速上手目标检测的最佳入门工具：一行安装、预训练模型开箱即用、支持CPU推理，5分钟即可完成图像检测并输出带边界框、类别和置信度的结果。
想快速上手图像中的目标检测？不用从零造轮子，用现成的轻量级工具+少量代码就能跑通全流程。关键不是学透所有算法，而是先跑起来、看结果、再调细节。
YOLOv5是目前最友好的入门选择：安装简单、预训练模型开箱即用、推理快、支持CPU运行。不需要GPU也能试跑。
初学阶段完全不用收集或标注数据。手机拍张桌子、截图网页、甚至画个简笔画（只要目标清晰），都能喂给模型试试。
每次检测返回的results.xyxy[0]是关键——它是一个Tensor，每行代表一个检测框，按顺序含：
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例如取第一个检测：box = results.xyxy[0][0].cpu().numpy()，就能用OpenCV画框或做后续逻辑。
跑通一次后，别急着换模型或重训练。优先尝试这些低成本改进：
基本上就这些。目标检测没那么玄，动手跑一张图，比读十页原理更有感觉。
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