基于yolov5的目标检测项目练习

本项目是一个利用深度学习技术实现的目标检测系统，采用了YOLOv5网络模型进行快速、高效的实时目标检测。该系统使用Python编程语言，基于PyTorch深度学习框架进行模型搭建、训练及推理。
项目职责：
项目的需求分析和规划，针对具体目标制定目标检测的方案和技术路线。
使用Python编程语言，并利用PyTorch深度学习框架搭建YOLOv5网络模型。
从公开数据集中筛选合适的训练和验证数据，进行数据预处理和数据增强，提高模型的泛化能力。
对YOLOv5模型进行训练、调整和优化，提高目标检测的准确率和实时性。
编写目标检测的推理代码，实现对实时图像进行目标检测，输出检测结果。
对模型进行性能评估，并对比其他目标检测算法，验证项目的优越性。
负责项目的技术文档撰写，包括数据处理、模型训练、性能评估等相关内容。