YOLOV5目标检测网络部署实战：从训练到公网发布

资源摘要信息:"YOLOv5是一种实时的目标检测算法，由一个被称为ultralytics的团队进行维护和开发。YOLOv5可以准确快速地识别图像中的物体，并对它们的位置进行定位。它是一种深度学习模型，特别适合用于实时目标检测。在本项目中，YOLOv5被用来进行猫和老鼠图像数据集的目标检测。 项目大小为59MB，包含了代码、数据集和训练好的权重参数。项目已经迭代了100个epoch，保证了模型的准确性和稳定性。在runs目录下保存了训练结果，而在runs/detect目录下保持了网络推理训练集的全部结果，推理效果非常理想。 mAP（mean Average Precision）是衡量目标检测模型性能的重要指标，mAP@0.5和mAP@0.5:0.95的值分别为0.9和0.6，表明该模型在检测大物体时效果非常好，在检测小物体时也表现良好。 项目还提供了web_gradio脚本，运行后会生成本地的链接，可以很方便地在web上进行图片的推理。如果需要将项目部署到云端，只需要简单地修改一个布尔变量，将False改为True即可。 项目的详细介绍和使用方法，可以参考提供的链接：https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12605353.html。"