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本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现工业检测项目，以检测生产线上的缺陷产品，如裂纹、划痕、破损等。我们将分步介绍数据准备、模型训练、模型优化和部署等过程。
但是只提供具体思路，本文内不进行模拟。
目录
## 1. 前言
## 2. 数据准备
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参考项目 cGitHub - PeterH0323/Smart_Construction: Base on YOLOv5 Head Person Helmet Detection on Construction Sites，基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统，🚀😆附 YOLOv5 训练自己的数据集超详细教程🚀😆2021.3新增可视化界面❗❗ 注意：我习惯先把pyt
本文按步骤详细介绍了使用yolov5进行目标检测的全流程，包括：模型下载、环境配置、数据集准备和数据预处理、模型调整、模型训练、进行目标检测和检测结果分析。本文全部流程使用cpu完成（无需gpu），旨在跑通流程，模型训练过程较慢，且未能到达最优结果。需要 py
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访问：http://127.0.0.1:8000/ObjectDetection/ObjectDetection1/ 先看下效果：两个摄像头实时展示 之后更新了效果，打算加上检测结果和 FPS ，结果加上FPS 实测了一下，好家伙一秒30-40 帧都行 在我的3060 上，这是python 写的 前后端实时检测你敢信，还两个摄像头机位。
基于yolov5(v6.0分支)的多任务检测和分割模型。 之前很早就萌生idea在yolov5基础上添加一个分割头用于语义分割，近期正好也有论文YLOLOP是这么做的. 这里基于yolov5最新分支修改，主要改动如下： 1 . 解耦头：实验在小数据集上有一定效果（map 1%+ ）,大数据集上提升不明显； 2.
写在前面：关于yolov5的调试运行在这里不做过多赘述，有关yolov5的调试运行请看： https://www.bilibili.com/video/BV1tf4y1t7ru/spm_id_from=333.999.0.0vd_source=043dc71f3eaf6a0ccb6dada9dbd8be37 本文章主要讲解的是裁剪。 需求：识别图片中的人物并将其裁剪出来 如果只需识别人物的话，那么只需在y
在Gayhub上看到个项目，有人在YOLOv5的基础上，新增了一个分割头，把BiSeNet语义分割算法加入到了目标检测中，使其能够同时进行目标检测和语义分割。 项目地址：https://github.com/TomMao23/multiyolov5 先看我使用原作者提供的模型，复刻出来的效果： (本来想放视频的，不过传了两
目录 1、思路 2、代码结构 3、代码运行 4、api接口代码 5、web ui界面 6、参考资料 7、代码分享 通过搭建flask微型服务器后端，以后通过vue搭建网页前端。flask是第一个第三方库。与其他模块一样，安装时可以直接使用python的pip命令实现。flask是web开发框架，简单易学，因此用
麻痹的搞了我一整天，蛋疼 本来想把检测模型或者rtsp实时流部署到后端。网上有人推荐一个github项目 https://github.com/muhk01/Yolov5-on-Flask 后来有人把这个项目给修改了，运行起来了，我也准备运行一下 https://github.com/xugaoxiang/yolov5-flask 先把代码拉下来直接配置： 先说说修改的
