YOLO-V5:使用对象检测模型YOLO-V5对图像进行定位和分类
YOLO-V5在合作研究中对肺炎图像进行定位和分类
使用Ultralytics的对象检测模型YOLO-V5对自定义图像进行定位和分类
该存储库包含在colab中实现YOLO-V5的实现，以检测和分类肺炎和正常图像
用于此模型的数据来自以下链接（ ）
Yolo_v5_Data_Preparation.ipynb-该文件包含所有必要步骤，可将我们的数据集转换为适合YOLO-V5实施的格式
我们必须克隆YOLO-V5的git存储库
YOLO_V5_Training.ipynb-此文件包含在图像上运行YOLO-V5训练所必须执行的操作和步骤
最后，YOLO_V5_Inference.ipynb-在这里，我们根据训练中保存的权重预测并验证模型结果
将来，我计划使用YOLO-V5添加印度卢比检测和分类
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资源详情
[{"title":"（ 4 个子文件 165KB ） YOLO-V5:使用对象检测模型YOLO-V5对图像进行定位和分类","children":[{"title":"YOLO-V5-main","children":[{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Yolo_v5_Data_Preparation.ipynb <span style='color:#111;'> 50.47KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"YOLO_V5_Training.ipynb <span style='color:#111;'> 107.65KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"YOLO_V5_Inference.ipynb <span style='color:#111;'> 651.17KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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