1、yolov5检测源码+布匹缺陷检测模型+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、4张3080ti训练迭代150次，模型拟合较好。

1、资源包含yolov5检测源码+车辆车牌检测模型(监控视角)+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。

1、yolov5检测源码_6类车标识别检测模型_使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代150次，模型拟合较好。

1、基于yolov5车轮检测源码及模型_附评估指标曲线(高mAP、召回率)及使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代150次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

yolov5_caffe源码

将yolov5编译为ros节点，支持在ros系统下实时检测节点的调用。

利用yolov5实现口罩佩戴检测算法(非常详细) 基于YOLOV5口罩检测数据集+代码+训练好的模型+标注好的数据

这个项目使用热门的目标检测算法yolov5算法，实现了对于戴口罩和不戴口罩的人脸识别需求，项目运行之后展示一个由qt技术编写的主界面窗口，项目可以实现图片和视频的检测。图片检测需要上传图片，系统会自动识别出图片中的人是否佩戴口罩。视频检测中包括实时监测和文件检测，实时监测可以通过摄像头直接识别出未佩戴口罩的人。在机器学习技术中，要想使得所训练的模型具有较高的准确度，其中一个关键就是要有足够量的数据让它进行一轮又一轮的学习，不断提取特征，分析，学习。在这个项目中，数据集文件夹为yolo_mask，数据集文件夹下分两个文件夹 images和labels，这两个文件夹分别存储图片数据和图片标签数据文件，这两个文件夹都分别下分test,train,val文件夹，分别表示测试集，训练集，验证集和其标注文件。在这个项目中，我们选用了2000张图片数据，其中训练集，测试集，验证集按照6：2：2的比例分配数据。将这些图片数据分别存储在，然后使用图形图像注释工具LabelImg对这2000张图片数据进行标注，标注完成之后会得到一系列的txt文件，这里的txt文件就是目标检测的标注文件。

人脸识别pt模型，模型准确率98%以上

yolov5网络剪枝代码