yolov5提升小目标检测

Yolov5是一种基于企业开发需求的目标检测算法，可用于小目标检测。根据引用[1]中提到的文章，Yolov5相比于之前的版本在小目标检测方面有了一些改进。具体来说，通过对Yolo的配置文件进行调整，可以显著提高小目标检测的精度。

此外，引用中提到了一个基于Tkinter和Yolov5的数据集自动标注可视化操作代码，可以帮助用户使用Yolov5模型对数据集进行自动标注，并提供可视化操作功能。这样可以更方便地使用自己的数据集进行小目标检测的工作。

因此，通过对Yolov5进行适当的配置和使用数据集自动标注的工具，可以提升小目标检测的效果和准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolov5小目标检测-提高检测小目标的检测精度](https://blog.csdn.net/m0_58508552/article/details/124204882)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [基于Tkinter和YOLOv5完成数据集的自动标注可视化操作代码](https://download.csdn.net/download/m0_51004308/88265109)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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