YOLOv5 是一个基于 YOLO（You Only Look Once）架构的目标检测模型，它是由 Ultralytics 开发和维护的。YOLOv5 在速度和准确性方面表现出色，广泛应用于实时目标检测任务。以下是关于 YOLOv5 的一些关键点：
主要特性
- 高效性：YOLOv5 在多种设备上都能快速运行，包括 CPU 和 GPU。
- 易用性：提供简单的接口，用户可以很方便地进行训练、推理和模型部署。
- 支持多种格式：可导出为 ONNX、TorchScript、CoreML 等多种格式，以便在不同平台上使用。
- 自定义模型：允许用户根据需求调整模型架构，例如改变层数或通道数。
安装
你可以通过以下步骤安装 YOLOv5：
# 克隆仓库
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
# 创建并激活虚拟环境（可选）
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
venv\Scripts\activate # Windows
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
使用方法
训练模型：
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt推理（检测）：
python detect.py --source <your_image_or_video> --weights yolov5s.pt --conf 0.25 --save-img评估模型性能：
python val.py --weights yolov5s.pt --data data.yaml
数据集准备
- 要训练自己的数据集，需要将数据集组织成适当的结构，并创建
data.yaml文件，其中包含类别名称和训练/验证图像路径。
示例代码片段
以下是如何使用预训练模型进行推理的示例代码：
import torch
# 加载模型 (yolov5s 是小型版本)
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# 推理图像
results = model('path/to/image.jpg')
# 显示结果
results.show()
YOLOv5 是一个功能强大且灵活的工具，可以满足许多目标检测的需求。如果你有更具体的问题或者需要了解某个方面，请告诉我！
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
