yolov5图片识别任务

算法组-刘智涛 2023-12-16 11:13:32

跟着视频一步步学，结果发现没能成功。最后是依靠我亲爱的室友jx和yh提供帮助指出错误。

总结一下，视频的制作时间离现在太久，yolov5的模型更新了，pycharm和anconda也更新了，许多版本若是太新的话会各种报错。有两种解决方法，一是根据报错语句索引，修改yolov5文件中的语句，二是降低相应库的版本。

训练时找了101张图，因为名字很好听，但是是在两天分开找的，是自己选择的喜欢的车图，所以个别重复了，实际上只有85张图片，训练成果如上。。

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描述： MNIST160 手写数字图片数据集是一组精心挑选和优化的图像，专为最新的 YOLOv8 图像分类任务设计。此数据集包含了 160 张高质量的手写数字图像，这些图像代表了从 0 到 9 的数字，每个数字有 16 个不同的手写样式。每幅图像都经过仔细处理，以确保清晰度和一致性，使其成为理想的训练材料。关键特点：高分辨率图像：每张图像都具有高分辨率，保证了图像的清晰度，便于 YOLOv8 算法准确识别和分类。多样化样式：160 张图像包含了多种手写风格，确保了数据集的多样性，帮助算法更好地理解和识别不同的手写数字。优化标注：所有图像都配有精确的标注信息，包括数字的位置和类别，这对于 YOLOv8 算法的有效训练至关重要。适用于多种用途：这个数据集不仅适用于基本的数字识别任务，还可以用于更复杂的图像处理和分类挑战，如风格识别、字迹分析等。

任务完成人脸检测案例实践（这个是参考示例算法，请大家自行选择识别算法框架） Yolov5官网路径如下： https://github.com/ultralytics/yolov5参考第一个例子，下载安装所需库： https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases yolov5共有四种模型：yolov5s、yolov5m、yolov5l、y

更换模型配置：YOLOv5提供了不同大小的模型配置（yolov5s、yolov5m、yolov5l和yolov5x）。通过本篇博客，我们已经了解了如何使用YOLOv5进行车牌识别模型的训练、评估、调优和实际应用。我们将搭建训练环境、准备数据、配置模型参数、启动训练过程，以及使用验证集评估模型性能。根据博客2中的内容，我们已经将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并转换为YOLOv5所需的标注格式。训练好的YOLOv5车牌识别模型可以用于实际应用，如智能交通监控、车辆管理等。我们可以使用YOLOv5提供的。

深度学习是机器学习的一个分支，旨在使用多层神经网络模拟人类大脑的认知能力。通过不断优化权重和偏置，神经网络可以自动从大量数据中提取特征，并进行准确预测。YOLOv5是YOLO系列中的最新版本，它结合了卷积神经网络（CNN）和其他创新技术，能够在保持高精度的同时，显著提高推理速度。YOLOv5的结构轻量且高效，非常适合实时目标检测任务。人脸检测的目标是从图像或视频中定位到所有人脸的位置。在深度学习中，YOLOv5作为目标检测的模型，可以有效地检测图像中的人脸，并给出相应的边界框（Bounding Box）。

基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)，手势识别，动作识别，手势动作识别，手势数据集

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