yolov5

深度学习基础--将yolov5的backbone模块用于目标识别会出现怎么效果呢？？前言将backbone模块用于识别天气分类训练集：测试集 = 8 ：2这里一批次大小：4整体网络：C3网络参考：深度学习基础–yolov5网络结构简介，C3模块构建

深度学习基础--yolov5网络结构简介，C3模块构建前言yolov5源码中，网络结构的参数存放在.yaml文件中，如下：每个.yaml文件中都有一下几个部分：

yolov5 解决：export GIT_PYTHON_REFRESH=quiet

【基于YOLOv5的反光衣检测预警系统】可检测图片、视频、摄像头，支持GPU加速检测以及语音播报预警➷点击跳转至文末完整项目代码下载处☇【基于YOLOv5的反光衣检测预警系统】可检测图片、视频、摄像头，支持GPU加速检测以及语音播报预警

基于opencv-C++dnn模块推理的yolov5 onnx模型在运行export.py之前，需要配置export的部分参数，我们打开export.py，可以找到python执行脚本的参数配置说明

从懒虫到爬虫

yolov5明厨亮灶检测系统，厨师帽-口罩检测，带pyqt界面-可检测图片和视频，支持中文标签，检测接口已封装好并优化，代码可读性强！明厨亮灶检测系统是一个专门用于餐饮业厨房安全监管的智能系统。该系统结合了先进的计算机视觉技术，尤其是使用YOLOv5模型进行厨师帽和口罩的实时检测，并通过PyQt5构建了一个用户友好的图形界面。该系统不仅能够检测图片和视频中的目标，而且支持中文标签，方便国内用户的使用。以下是对此项目的详细介绍。

从懒虫到爬虫

yolov5 +gui界面+单目测距实现对图片视频摄像头的测距可实现对图片，视频，摄像头的检测本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面（GUI）以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测，并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术，系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。

弗兰随风小欢

【目标检测实验系列】EMA高效注意力机制，融合多尺度特征，助力YOLOv5检测模型涨点(文内附源码)本篇博客主要涉及多尺度高效注意力机制，融合到YOLOv5s模型中，增加模型提取多尺度特征的能力，助力模型涨点。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。

不做签到员

rockchip的yolov5 rknn python推理分析对于rockchip给出的这个yolov5后处理代码的分析，本人能力十分有限，可能有的地方描述的很不好，欢迎大家和我一起讨论，指出我的错误！！！

目标检测经典模型之YOLOV5-detect.py源码解析（持续更新）本帖是YOLOV5推理部分代码的中文逐行注释。由于AI注释的缘故，可能与源码会有小部分出入，所以不建议复制粘贴替换源码的detect.py文件。本贴的初衷是YOLOV5源码逻辑的学习，后续会不断修正该代码和加入新的注释。

yolov5 json 和 txt数据格式关系关于yolov5 数据格式一直以来都傻傻分不清楚，这下进行了一个梳理，做了笔记，也希望可帮助到有需要的有缘人~

叶绿体不忘呼吸

基于深度学习YOLOv8\YOLOv5的骨科骨折诊断检测系统设计本文将介绍基于深度学习YOLOv8\YOLOv5+PySide6+SQLite的骨折检测识别骨科诊断系统，该系统基于YOLOv8算法，并与YOLOv5版本进行比较，该系统不仅实现了对骨折骨损伤的识别，还提供了包括用户认证管理、模型快速切换及界面个性化定制在内的多项功能，获取方式如下。

使用autodl服务器进行模型训练unzip "yolov5-master (1).zip"可以看到解压成功！cd yolov5-master

叶绿体不忘呼吸

基于深度学习YOLOv8\YOLOv5的花卉识别鲜花识别检测分类系统设计本文将介绍基于深度学习YOLOv8\YOLOv5+PySide6+SQLite的花卉检测与识别系统，该系统基于YOLOv8算法，并与YOLOv5版本进行比较，该系统不仅实现了对花卉的精准识别和分类，还提供了包括用户认证管理、模型快速切换及界面个性化定制在内的多项功能，获取方式如下。

雨秒的對望

yolov5-ros模型结合zed2相机部署在 Ubuntu系统前言本篇文章主要讲解yolov5-ros模型结合zed2相机进行实时检测，经改进实现了红绿灯检测，并输出检测类别与置信度！

Yolov5保姆及入门-含源码【推荐】YOLO系列模型作为一种实时目标检测算法，自从YOLO1发布以来，就以其检测速度快、准确率高而受到广泛关注。随着技术的迭代，YOLO系列已经发展到了YOLO8。本文将详细介绍YOLO5的技术规格、应用场景、特点以及性能对比。 yolov5源码下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 应用demo下载地址：https://pan.baidu.com/s/1X2iUmzAm4iz0iPA6ukVs5w?pwd=1111

基于YOLOV8复杂场景下船舶目标检测系统海洋作为地球上70%的表面积，承载着人类生活、经济发展和生态系统的重要功能。船舶作为海洋活动的主要载体之一，在海上运输、资源开发、环境监测等方面发挥着重要作用。复杂海洋环境下的船舶目标检测成为了海事管理、海洋资源开发和环境保护等领域的关键技术之一。

dont worry about it

深入解析yolov5，为什么算法都是基于yolov5做改进的？（一）YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，它在YOLOv4的基础上引入了多项改进，显著提升了检测的速度和精度。YOLOv5的设计哲学是简洁高效，它有四个版本：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，分别对应不同的模型大小和性能。 YOLOv5的四个版本（s,m,l,x）——YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，它们之间的主要区别在于模型的深度和宽度，即模型的复杂度和性能。下面是各个版本的具体区别：可以看到每个模型对应的大小速度检测性能都有差距

【深度学习】YOLOv5，金属表面的缺陷检测，GC10-DET数据集目录：数据集地址：https://github.com/lvxiaoming2019/GC10-DET-Metallic-Surface-Defect-Datasets