YOLOv5算法本身非常优秀，随着其版本的迭代更新，网络各个模块对物体检测中的常见问题都做了一定的优化改进，本身就具有较好的工程实用性。 Input部分完成数据增强、自适应图片缩放、锚框计算等基本处理任务；Backbone部分作为主干网络，主要使用CSP结构提取出输入样本中的主要信息，以供后续阶段使用；Neck部分使用FPN及PAN结构，利用Backbone部分提取到的信息，加强特征融合；Prediction部分做出预测，并计算CIOU_Loss等损失值。 随着计算机视觉技术的不断发展，目标检测领域里的各种算法技术层出不穷，针对不同事物不同目标，我们需进行多方比较，进而择优选择。其中，YOLOv5算法，得益于速度快精度高而闻名，是一种经典且稳定的算法。 此份结构图，有助于大家了解yolov5模型的整体框架与架构，帮助大家理清原理熟悉源码设计。

SJTU数字图像处理课设_传统图像处理结合yolov5算法实现电车轨道ROI区域标注及障碍物检测项目源码+项目说明.7z 【SJTU数字图像处理课程设计】 采用传统的数字图像处理方法（边缘检测，透射变换，霍夫变换等）对视频中的电车轨道进行检测和标注，并标注轨道所处的ROI区域，基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与检测并将其标注。算法最终效果较好，可准确的检测两种环境（白天和夜晚）下的电车轨道并对轨道附近障碍物进行识别。算法识别效率为17FPS，效果较好。 主要任务为完成有轨电车轨道与轨道上障碍物的检测

基于yolov5+大疆教育无人机Tello TT实现目标识别检测+追踪测距完整源码+数据集+训练好的模型+操作说明文档.7z 数据集目标是旗、圈识别 模型已经训练调优 请参考项目说明中的步骤来操作。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于yolov5算法行人检测计数源码(带GUI界面)+模型(40多万个人形数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明.zip 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于深度学习opencv实现3类水果识别检测源码(带GUI界面) +模型 +2380张数据集 +评估指标曲线 +操作使用说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

1、基于yolov5算法实现电动自行车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、4张3080ti显卡，5000多张图像数据（8000多个电动车目标）训练迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，分别是“电动自行车” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于深度学习+opencv实现抽烟打电话识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、4000多张图片数据训练，7000多个目标，迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“打电话”和“抽烟” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现跌倒识别检测告警源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，“跌倒” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、9000多张图片数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，“truck” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现道路坑洼检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明.7z 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。