json转yolo v5数据集训练格式，需要改训练分类和文件地址

利用realsense进行目标检测，并标注出目标物和目标anchor中心的像素坐标和深度信息

YOLOv5的预训练权重文件，压缩包内含有v5.0版本的x、s、m、l模型文件 v6.0版本的n、s、m、l、x、模型文件，v6.1版本的n、s、m、l、x、模型文件。

APP-yolov5-车辆类型识别; 可以对truck、bicycle、motorcycle、car 四种类型车辆进行识别

这是yolov5的识别的模型和源码,python写的，可以参考我发的yolov5穿越火线识别文章。额能够准确的识别保卫者和潜伏者。本文不会讲解关于yolov5的理论问题，只是教大家实操，这篇文章可以帮助大家学会yolov5的训练与识别。 运行yolov5s,你也可以将其他模型放到my_dates文件夹下。Yolov5是 YOLO算法 （You Only Look Once）的第5个版本，YOLO可以说是当前实时对象检测算法中的佼佼者，它由Redmon等人在2016年的一篇论文中命名的，目前广泛应用于多种AI 目标对象检测场景中，可以非常方便的检测出图像中的对象类别，比如人、车、动物等。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。

代码来自：https://github.com/ultralytics/yolov5 就是简单的一个目标检测任务，免费公开。 想要数据集的：https://download.csdn.net/download/weixin_47691066/85203171

YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实

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框住你的识别对象！不用使用ananconda 直接windows 执行

本项目中使用的预训练模型为官方提供的 yolov5m.pt 来训练数据集，另外三种模型分别为：yolov5l.pt、yolov5s.pt、yolov5x.pt。可以更换预训练模型来训练数据集。 一：下载模型 二：将模型放入weights文件夹下（实际上可以放入任何位置，只需要做相应的路径更改） 三：更改 train.py 下预训练模型的路径以及对应模型cfg配置文件的对应位置 --weights 参数的 default 更改为：例如 weights/yolov5m.pt（使用命令行运行则直接 --weights 指定即可） --cfg 参数的 default 更改为：例如对应的 models/yolov5m.yaml（使用命令行运行则直接 --cfg 指定即可） **强调一点：**cfg 官方默认的 4 个 yaml 文件的配置为 coco 数据集的 80 个识别类别。如果你更换了预训练模型，yaml 里面的参数nc也需要修改为对应你自己项目的类别个数，例如本项目中 nc: 2。 四：命令行或者直接运行 train.py 训练 2：添加数据集 可