Shufflenet与Yolov5融合改进足球、板球检测技术

资源摘要信息: "本项目是一个基于Shufflenet与Yolov5深度学习模型的融合改进方案，旨在提升对足球和板球这类圆形运动物体的检测准确度。项目包含了一个训练好的深度学习模型、相应的训练数据集以及代码实现。具体的，该项目将Yolov5中的骨干网络替换成Shufflenet网络，并提供了一个训练100个epoch后的模型权重文件。该项目的模型精度（以map指标衡量）为0.55，mAP0.5:0.95的精度为0.33。虽然此模型尚未收敛，但已经有了一定的检测效果。项目还提供了关于如何使用相同方法训练此模型的详细说明，包括如何配置数据集和修改yaml配置文件中的类别信息。" 1. 深度学习模型融合改进：Shufflenet与Yolov5 Shufflenet是一种专为移动和嵌入式设备设计的轻量级深度学习架构，它通过使用分组卷积和通道打乱操作来减少模型的计算量，从而减少模型的参数量和计算复杂性。Yolov5是一种流行的实时物体检测系统，以其速度快、精度高、易于部署而受到业界青睐。将Shufflenet作为Yolov5的骨干网络使用，是一种创新的模型融合改进方法，目的是在保证检测精度的同时，进一步提升模型的运行效率和速度，使之更适合在资源受限的设备上运行。 2. 模型训练和评估 本项目采用了与Yolov5相同的训练方法，但替换了其骨干网络。在训练过程中，项目仅进行了100个epoch，map指标达到了0.55，mAP0.5:0.95为0.33。这个指标表明模型具备了初步的足球、板球检测能力，但还有提升空间。通常，随着训练epoch数的增加，模型的参数会更好地拟合数据，从而提升检测精度。因此，继续训练更多的轮次有可能进一步提高模型性能。 3. 数据集的构成与使用 项目中的数据集被分为训练集和验证集，分别包括679张图片及其对应的标签txt文件和190张图片及其对应的标签txt文件。这些数据集是模型训练和验证的关键，它们提供了丰富多样的足球、板球场景图像，帮助模型学习到不同情况下物体的特征。使用数据集训练时，需要将它们放置在指定的文件夹内，并在配置文件中设置正确的数据路径和类别信息，以确保模型能够正确读取数据并进行训练。 4. Yolov5改进和训练方法介绍 Yolov5作为当前较为先进的物体检测系统，其改进空间和训练方法一直是研究的热点。本项目展示了如何通过更换骨干网络来改进Yolov5模型，实现更高效和轻量级的物体检测。同时，本项目提供了一个实用的训练过程参考，用户可以参考这个流程来训练自己的模型，包括如何配置数据集，如何调整模型参数，以及如何进行模型评估等。详细信息和指导可以通过提供的链接访问，获取更多关于Yolov5模型改进和训练的深入知识。