1、基于yolov5算法实现绝缘子识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别类别只有“绝缘子”一类 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

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Yolov5模型预训练权重---【包含yolov5s、yolov5s6、yolov5m、yolov5m6、yolov5l、yolov5l6、yolov5m、yolov5m6、yolov5x等】

内容概要：yolov5火焰识别模型完整项目，采用C/S结构。项目分为前端代码，用vue编写；后端代码，用python编写，做成api接口。灵活性大，与模型解耦合，后续可以放自己训练好的模型，不再修改代码或者少量修改代码。 源代码：yolov5模型部署到web端，文档齐全，包含如何安装环境，如何运行项目，如何使用。 适合人群：学生、具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员、想入门人工智能的爱好者、科研人员 能学到什么：可以快速出效果。 阅读建议：详情请查看文章介绍:https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125503254

yolov5模型部署到安卓手机-+模型文件+app源代码，下载后可以直接编译使用； 详情请参考文章： https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125371307 示例： 内容概要：安全帽识别模型通过带着读者手写简化版 Spring 框架，了解 Spring 核心原理。在手写Spring 源码的过程中会摘取整体框架中的核心逻辑，简化代码实现过程，保留核心功能，例如：IOC、AOP、Bean生命周期、上下文、作用域、资源处理等内容实现。 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员 能学到什么：①工厂模式、策略模式、观察者模式等都是怎么在Spring中体现的；②IOC、AOP、代理、切面、循环依赖都是如何设计和实现的。 阅读建议：此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核，不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。

yolov5行为检测，调试好的程序，可以使用摄像头+mp4视频流，不会的可以发私信给我

【pytorch】将yolov5模型通过openVINO2022部署至生产环境（二）:C++版本 异步模式

在训练yolov5时，数据集就成了一个问题。本资源用以提取出COCO数据集里专有的类，制作为自己的数据集，以供yolov5模型使用。数据集有图片+标签文件(txt格式)。