YOLOv5模型介绍

YOLOv5是一个革命性的目标检测模型，旨在提供高速、高精度的实时检测结果。基于PyTorch构建，这个强大的深度学习框架因其多功能性、易用性和高性能而广受欢迎。文档将指导完成安装过程，解释模型的架构细节，展示各种用例，并提供一系列详细的教程。这些资源将帮助充分利用 YOLOv5 进行计算机视觉项目的开发。

自定义数据训练

🚀 推荐：学习如何在自定义数据集上训练 YOLOv5 模型。了解如何为最佳训练结果优化模型训练过程。☘️：探索实用的技巧，以优化模型训练过程。

多 GPU 训练

学习如何利用多 GPU 加速训练过程。🌟 新增：了解如何通过PyTorchHub 加载预训练模型。🚀：掌握将模型导出为不同格式的方法，例如 TFLite、ONNX、CoreML 和 TensorRT。

测试时间增强 (TTA)

探索如何使用 TTA 提高模型的预测精度。了解如何通过模型集成策略提高性能。掌握剪枝和稀疏性概念，以及如何创建更高效的模型。

超参数优化

探索自动化超参数调整的过程，以获得更好的模型性能。学习如何通过冻结层实现迁移学习。

架构摘要

🌟 详细了解YOLOv5模型的结构细节。了解如何利用 Roboflow 进行数据集管理、标注和主动学习。🌟 了解如何通过 ClearML 进行有效的模型训练日志记录。

支持的环境

Ultralytics 提供了多种即用型环境，每个环境都预安装了必要的依赖项，如 CUDA、CUDNN、Python 和PyTorch。可以使用免费的 GPU 笔记本，如 Google Cloud、Amazon AWS、Azure 等，以及 Docker 快速开始项目。

项目状态

此徽章表示所有 YOLOv5 GitHub Actions 持续集成 (CI) 测试已成功通过。这些 CI 测试严格验证了 YOLOv5 在训练、验证、推理、导出和基准测试等关键方面的功能和性能。测试每天进行一次，以及每次有新提交时，确保在 macOS、Windows 和 Ubuntu 上的一致性和稳定性。