这是yolov5的识别的模型和源码,python写的，可以参考我发的yolov5穿越火线识别文章。额能够准确的识别保卫者和潜伏者。本文不会讲解关于yolov5的理论问题，只是教大家实操，这篇文章可以帮助大家学会yolov5的训练与识别。 运行yolov5s,你也可以将其他模型放到my_dates文件夹下。Yolov5是 YOLO算法 （You Only Look Once）的第5个版本，YOLO可以说是当前实时对象检测算法中的佼佼者，它由Redmon等人在2016年的一篇论文中命名的，目前广泛应用于多种AI 目标对象检测场景中，可以非常方便的检测出图像中的对象类别，比如人、车、动物等。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。

代码来自：https://github.com/ultralytics/yolov5 就是简单的一个目标检测任务，免费公开。 想要数据集的：https://download.csdn.net/download/weixin_47691066/85203171

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1.钢板表面划伤数据集 2.钢板表面孔洞数据集 3.钢板表面焊缝数据集 4.该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作，铝型材数据集有10个类别，选择上述三类，德国DAGM数据集也有10个类别，选取其中上述三个类别。 5.部分标签文件手工标注 6.共4282张jpg图片和其对应的4282个xml格式的标签 7.经过整理，直接可以用 8.由于文件有1.67G所以分两次上传 9.第一部分

1.钢板表面划伤数据集 2.钢板表面孔洞数据集 3.钢板表面焊缝数据集 4.该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作，铝型材数据集有10个类别，选择上述三类，德国DAGM数据集也有10个类别，选取其中上述三个类别。 5.部分标签文件手工标注 6.共4282张jpg图片和其对应的4282个xml格式的标签 7.经过整理，直接可以用 8.由于文件有1.67G所以分两次上传 9.第二部分

图像分类： AlexNet VGG GoogleNet ResNet ResNext MobileNet_v1_v2 MobileNet_v3 ShuffleNet_v1_v2 EfficientNet_v1 EfficientNet_v2 Transformer 目标检测： R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN FPN SSD RetinaNet YOLOv1 YOLOv2 YOLOv3 YOLOv3SPP

yolov4目标检测算法 ，一共1338张训练集，已标注好。可识别0 1 2 3 4 5手势，

关于数据 请参考YOLO-V3-Tensorflow 1. 训练模型前的准备 A.数据准备 数据的标注仍然采用VOC格式的数据标注形式，如果是其他的标注形式比如COCO请自行实现相关代码。将数据最终转化为如下形式： # 单行数据的结构： (path_filename, x1, y1, x2, y2, class_name) # Note: # 一个path_filename 可能对应多个类别(class_name)，每个类别占用一行数据 # x1, y1, x2, y2 是原图像的坐标, 而不是ratio后图像上的坐标 # (x1, y1) 标注框的左上坐标; (x2, y2) 标注框的右下坐标 # x1,y1------------------- # | | # | | # | |