YOLOv5算法是一种用于实时目标检测的深度学习模型，由Ultralytics公司于2020年6月发布。本文将详细介绍如何使用YOLOv5算法进行交通标志的检测与分类，包括数据集准备、模型训练和测试等步骤。YOLOv5算法以其高准确性和快速的检测速度而闻名，是计算机视觉领域中的一个重要工具。
YOLOv5算法的架构主要由三部分组成：模型主干（Backbone）、模型颈部（Neck）和模型头部（Head）。模型主干负责从输入图像中提取关键特征，通常使用CSP（Cross Stage Partial Networks）作为YOLOv5的主干网络。模型颈部则用于构建特征金字塔，帮助模型在不同尺寸和比例的对象上进行有效的识别。模型头部则负责最终的检测步骤，使用锚点框来构建包含类别概率、目标性得分和边界框的最终输出向量。
YOLOv5相较于YOLOv4在模型大小上减少了约88%，速度提高了约180%，准确度大致相当。然而，YOLOv5的主要问题是尚未发布官方论文，且仍在持续开发中，未来可能会有参数设置的更新。
在Windows 10机器上，首先需要搭建虚拟环境。通过命令行安装Virtualenv，并创建并激活名为YoloV5_VirEnv的虚拟环境。接着，从GitHub克隆Ultralytics维护的YOLOv5仓库，并安装所需的库。
python train.py --data data.yaml --cfg yolov5s.yaml --batch-size 8 --name Model