移动轻量级垃圾检测：mobileVIT+yolov5融合改进

资源摘要信息: "本项目基于深度学习模型YoloV5进行了改进，通过融合MobileVIT网络，实现了垃圾检测功能。该项目不仅提供了完整的代码，还包括经过标注的数据集和训练好的权重文件。使用该项目时，用户可以直接运行代码，并根据需要调整数据集和类别信息进行训练。项目中使用的MobileVIT网络是一个专为移动端优化的视觉变换器（Vision Transformer），其与YoloV5的结合旨在提升模型在移动设备上的性能和效率。 在技术细节方面，YoloV5是一个流行的目标检测模型，它能够快速准确地定位图像中的对象，并具有广泛的应用场景。本项目通过替换YoloV5的骨干网络为MobileVIT，并通过简单训练得到了0.995的mAP（mean Average Precision）指标。虽然仅训练了100个epoch进行测试，网络尚未完全收敛，但已经有相当高的性能表现。若增加训练轮次，预期可以进一步提升模型的性能。 对于训练过程，用户可以按照YoloV5的标准流程进行操作。首先，需要准备好训练数据，并按照YoloV5的要求格式化成datasets数据集，然后修改配置文件（通常是yaml文件）中的类别信息，之后即可开始训练过程。数据集被分为训练集和验证集两部分，分别包含892张训练图片和892个标签文件，以及146张验证图片和相应的146个标签文件。这样的数据划分有助于评估模型训练的效果，并及时调整模型参数以优化性能。 关于yolov5改进的更多信息和详细的训练方法，用户可以参考提供的网络链接，这将帮助用户更深入地理解YoloV5的工作机制以及如何进行模型训练和优化。 作为附加信息，此项目还包括一个标签为"数据集 软件/插件"，说明了提供的资源类型，用户在使用过程中需要区分这些资源的性质，并合理地利用它们来满足自己的需求。最后，压缩包文件名称为"yolov5-mobilevit"，显示了项目的主要内容和使用的核心技术。"