YOLOv5商城图片价格标签识别技术应用

资源摘要信息: "基于yolov5_商城图片价格标签识别_yolov5-for-price-tag-recognition.zip" 本资源主要涉及的是使用yolov5模型进行商城图片中价格标签的识别。yolov5是一种深度学习模型，它属于目标检测的一种。目标检测的主要任务是在图像中识别出感兴趣的目标，并对这些目标进行定位。yolov5具备速度快，精度高的特点，因此非常适合用于商城图片价格标签识别这一场景。 商城图片价格标签识别是指通过计算机视觉技术，从商城图片中自动识别出价格标签的位置并提取出其中的价格信息。这个过程通常包括两个主要的步骤：一是定位价格标签的位置，二是从定位的位置中识别出价格信息。 使用yolov5进行商城图片价格标签识别，主要包括以下知识点： 1. yolov5模型基础：yolov5是一种基于深度学习的目标检测模型，它的全称是You Only Look Once version 5。YOLO模型的主要思想是将目标检测任务看作是一个回归问题，将图像分割成一个个格子，每个格子负责预测边界框和类别概率。 2. 深度学习与目标检测：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层的神经网络来学习数据的复杂特征。目标检测是在图像中识别出感兴趣的目标，并对这些目标进行定位。深度学习在目标检测领域的应用主要基于卷积神经网络(CNN)。 3. 计算机视觉：计算机视觉是让计算机能够看懂世界，即从图像或视频中提取信息并理解世界的科学和技术。商城图片价格标签识别就是计算机视觉技术在实际场景中的一种应用。 4. 图像处理：图像处理是计算机视觉的基础，包括图像预处理，如图像滤波、图像增强等；图像分割，如区域分割、边缘检测等；图像特征提取，如边缘特征、纹理特征、形状特征等。 5. 目标检测评估指标：目标检测的评估指标主要包括精确度(Precision)、召回率(Recall)和mAP(mean Average Precision)，精确度表示预测为正的样本中，实际为正的样本的比例；召回率表示实际为正的样本中，被正确预测为正的样本的比例；mAP是精确度和召回率的调和平均数，能够综合评价模型性能。 6. yolov5的训练与部署：yolov5模型的训练包括数据准备，模型训练，参数调优，模型验证等步骤。模型训练完成后，需要进行模型部署，即将训练好的模型应用到实际的商城图片价格标签识别任务中。 以上就是基于yolov5_商城图片价格标签识别的相关知识点，这些知识点为商城图片价格标签识别提供了强大的技术支持。