基于YOLOV5的头盔佩戴识别数据系统源码。修改yaml配置文件 进入\yolov5-5.0\data\文件夹内，打开voc.yaml文件, 原voc.yaml文件 # PASCAL VOC dataset http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ # Train command: python train.py --data voc.yaml # Default dataset location is next to /yolov5: # /parent_folder # /VOC # /yolov5 # download command/URL (optional) download: bash data/scripts/get_voc.sh # train and val data as 1) directory: path/images/, 2) file: path/images.txt, or 3) list: [path1/images/, path2/images/] train: ../VOC/ima

【pytorch】将yolov5模型通过openVINO2022部署至生产环境（二）:C++版本 异步模式

基于yolov5的口罩识别检测系统，含UI设计

YOLOv5 人脸口罩图片数据集，YOLOv5 人脸口罩图片数据集，YOLOv5 人脸口罩图片数据集。约4000张不带口罩的人脸图片+4000张带口罩的人脸图片，含标注文件，符合YOLOv5格式，可直接训练。

基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型+标注好的数据.。基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型。基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型。基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型。基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型。基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型。 +标注好的数据. 结构 labels -- 所有图片的标签文件 photoes -- 转移到一个文件夹后的图片数据集(原始图片来自图片来源） yolov5-master yolov5的模型文件夹 transmit.py 用于将从github下载的文件快速写入一个文件夹的Py程序

参考博客《win上部署基于openvino2020.2的yolov5算法》

yolov5s.pt训练了5000张图片，80个epoch yolov5n.pt训练了6000张图片，120个epoch yolov5n.engine 可用于tensorrt加速

训练集

yolov5+钢材表面缺陷数据集

YOLOv5源码下载连接