YOLOv5实战垃圾分类目标检测
课时介绍
探索性数据分析(EDA)
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。
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