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
Python 20 次浏览
本部分内容着重介绍 YOLOv5 模型训练过程中的关键步骤和技巧，并详细说明如何将训练好的模型转换为 ONNX 格式，以便于在不同平台和设备上进行部署。
Python 19 次浏览
YOLOv5的训练方法包括数据准备、模型配置、训练脚本运行等步骤。在训练过程中，常见报错问题包括环境配置错误、数据格式不匹配、缺少必要的依赖包等。针对这些问题，可通过检查配置文件、确保数据格式符合要求、安装缺失的依赖等方式进行解决。详细操作步骤和解决方案可以参考相关文档和社区论坛。
Python 17 次浏览
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。
Python 21 次浏览
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
Nodejs 20 次浏览