yolov5简单介绍

YOLOv5是一种目标检测算法，有不同的版本，其中以YOLOv5s为例进行说明。YOLOv5的网络结构略有差异，但大致相似。该算法可以用于在图像中检测和定位多个不同类别的物体。

对于训练YOLOv5模型，一种常见的基本场景是使用预训练的YOLOv5s模型对COCO128数据集进行微调训练，训练命令如下：
$ python train.py --epochs 10 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --cache

除了单独使用YOLOv5模型外，还可以通过集成多个YOLOv5模型来提高预测性能。这种集成的思想类似于决策树中的随机森林或LightGBM等模型的集成思想。集成测试和推断的命令示例如下：
4.1 单一模型测试：
$ python test.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 640
4.2 模型集成测试：
$ python test.py --weights yolov5x.pt yolov5l.pt --data coco.yaml --img 640
4.3 模型集成推断：
$ python detect.py --weights yolov5x.pt yolov5l.pt --img 640 --source ./inference/images/

通过集成不同版本的YOLOv5模型，可以显著提高目标检测的预测性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5简要介绍](https://blog.csdn.net/long630576366/article/details/127210321)[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%"]
- *2* *3* [yolov5 介绍](https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/120850000)[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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