YOLOv5 以其高速和高精度的检测能力而闻名，适用于各种计算机视觉项目。它支持多种训练技巧，如测试时增强（TTA）和模型集成，并且兼容多种导出格式，例如 TFLite、ONNX、CoreML 和 TensorRT。
要深入了解如何使用 YOLOv5 模型，请参考详细文档和教程。这些资源将指导完成模型的安装过程，解释模型的架构细节，并展示各种用例，帮助充分利用 YOLOv5 的潜力。
学习如何使用自己的数据集来训练YOLOv5模型。
训练一个自定义的YOLOv5模型需要几个关键步骤。首先，需要准备并标注数据集，然后配置 YOLOv5 的训练参数，并使用 train.py 脚本启动训练过程。指南提供了一个详细的步骤，以实现最佳的训练结果。
了解如何优化 YOLOv5 模型在训练期间的性能。
优化 YOLOv5 模型性能涉及调整各种超参数并采用数据增强和迁移学习等技术。Ultralytics 提供了关于超参数进化和剪枝/稀疏性的全面资源，以提高模型效率。可以在“最佳训练结果提示”指南中发现实用的技巧，该指南为实现训练期间的最优性能提供了可操作的洞察。
UltralyticsYOLOv5支持多种环境，包括 Gradient、Google Colab、Kaggle 上的免费 GPU 笔记本，以及 Google Cloud、Amazon AWS 和 Azure 等大型云平台。