yolov5裂缝识别

Yolov5是一个用于目标检测的深度学习模型，可以用于裂缝识别。根据引用\[1\]中的博客，该博客提供了关于Python+Yolov5墙体桥梁裂缝识别的代码，代码整洁、规范、易读，非常适合学习和应用。根据引用\[2\]中的说明，可以使用Pycharm或者命令行来运行训练代码train.py。在运行时，需要指定一些参数，如图片的缩放大小、迭代次数、数据集文件等。具体的命令如下所示：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 5 --data dataset.yaml --weights yolov5s.pt

其中，--img表示图片的缩放大小，--batch表示批量大小，--epochs表示迭代次数，--data表示数据集文件，--weights表示预训练的权重文件。根据引用\[3\]中的说明，数据集文件应满足特定的格式，每个目标对应一个txt文件，每行表示一个目标的类别、中心点坐标、宽度和高度。需要注意的是，这些值都应该是相对于图片宽度和高度的比例。如果数据集没有这种格式的标签，需要自行编写程序进行转换，或者使用标记软件进行标记。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python+Yolov5墙体桥梁裂缝识别](https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/130466046)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Yolov5实现道路裂缝检测](https://blog.csdn.net/qq_26751379/article/details/111356512)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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