yolov5-master是通过什么数据集训练的

yolov5-master是通过多个数据集训练的，包括COCO、VOC、EuroCity Persons、UAVDT等。其中COCO是最常用的数据集之一，包含超过330K张图像和超过2.5M个标注的对象，用于训练目标检测、分割和姿态估计模型。VOC是一个较小的数据集，包含20个类别的物体和大约11K张图像。EuroCity Persons数据集是一个针对行人检测和跟踪的数据集，包含城市环境下的高质量图像和视频。UAVDT是一个专为无人机目标检测和跟踪设计的数据集，包含来自多个视角的高分辨率无人机视频。通过训练yolov5-master模型的多个数据集，可以提高模型的泛化能力和准确性。