使用YOLOv5完成垃圾分类的目标检测
获得超万张已标注目标检测数据集
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使用YOLOv5完成垃圾分类的目标检测
获得超万张已标注目标检测数据集
适用人群
课程介绍
垃圾分类是一项利国利民的民生工程,需要全社会的共同参与。YOLOv5是目前流行的强悍的目标检测技术。本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用超万张已标注目标检测数据集进行训练,对居民生活垃圾图片进行检测,找出图片中属于哪个类别的垃圾,并指示出在图片中的位置。
本课程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5,分别在Windows和Ubuntu系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括:数据集及格式转换、探索性数据分析(EDA)、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YOLOv5代码(为支持中文标签)、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。
课程目录
微信公众平台开发入门
38节刘运强
嵌入式工程师养成计划之——嵌入式软件工程师完全学习指南
6节朱有鹏
OpenGL
138节张立铜
人工智能工程师第17期
9节AI100讲师
Java基础核心技术:面向对象编程(day05-day07)
32节宋红康
C语言大型软件设计的面向对象
1节宋宝华
YOLOv6目标检测实战:训练自己的数据集
白老师 1948人学习
基于深度学习的计算机视觉:原理与实践(上部)
白老师 9561人学习
YOLOv5改进:更换Neck(结合BiFPN,ASFF)
白老师 8635人学习
YOLOv5改进:添加注意力机制
白老师 7344人学习
YOLOv5改进:更换骨干网
白老师 5546人学习
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