已训练好的yolov5反光衣模型，下载可立即使用。训练数据集是30W张，已投入使用2年
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包含已训练权重文件，搭建好环境后可直接检测。支持自定义数据集标注、训练和检测，提供 12G 道路数据集供下载。
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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： 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。 模型结构：YOLOv5模
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基于 YOLOv5 的猕猴桃叶病害检测系统，属于那种一眼看上去就挺实用的项目。模型做了点优化，对小目标的识别更细，病斑位置也标得比较准，适合做农作物病虫害类的检测原型。 改进后的YOLOv5模型加了注意力机制，推理速度和精度之间平衡得还不错，落地部署也不难。你可以直接上onnxruntime部署，基
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如果你在做基于 YOLO 的目标检测，想要有个简单又直观的操作界面，基于 Pyside6 的图形化界面工具可以帮你省去多麻烦。YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8，甚至是 YOLOv9 都能方便地集成进来。你只需要一些基本配置，就能在图形界面上直接进行模型的训练、推理和优化。尤其适合那些想避免繁
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