YOLOv5实战垃圾分类目标检测

YOLOv5实战垃圾分类目标检测
共27节 12074人在学 课程详情
  • 课程介绍

    • 课程介绍
  • 目标检测基础知识

    • 任务说明
    • 常用数据集
    • 性能指标
  • YOLOv5目标检测网络

    • YOLO目标检测技术发展史
    • YOLOv5网络结构与组件
    • YOLOv5-4.0和5.0更新
  • 垃圾分类目标检测数据集

    • 数据集及格式转换
    • 探索性数据分析(EDA)
  • 垃圾分类目标检测实战-Windows

    • 安装软件环境
    • 安装PyTorch
    • 克隆和安装YOLOv5
    • 修改YOLOv5代码(为支持中文标签)
    • 准备数据集
    • 修改配置文件
    • 准备wandb训练可视化工具
    • 训练数据集
    • 测试训练出的网络模型及性能统计
  • 垃圾分类目标检测实战-Ubuntu

    • 安装PyTorch
    • 克隆和安装YOLOv5
    • 修改YOLOv5代码(为支持中文标签)
    • 准备数据集
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  • 课程总结

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    课时介绍

    训练数据集

    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。

    目标检测效果

    数据集

    EDA

    wandb

    课程内容

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