YOLOv5代码详解与实现
在YOLOv5的代码中，主要模块包括数据加载、模型定义、损失计算、推理流程等。这些代码模块具有较高的灵活性和扩展性，使其在目标检测领域应用广泛。核心代码流程如下：
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数据预处理与加载：YOLOv5通过配置文件加载数据集，进行数据增强处理，确保模型在不同场景中的鲁棒性。
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模型结构：YOLOv5模型采用CSPNet和Focus层等技术，提升检测精度的同时保持模型的推理速度。
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损失计算：基于GIoU等方法计算损失，优化模型的定位和分类能力。
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推理与后处理：包括模型的前向推理以及NMS（非极大值抑制）等步骤，提升检测精度并去除冗余框。
代码实现时需注意参数的设定及训练配置，确保模型稳定运行并获得良好性能。
文件大小：472.02MB
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