基于YOLOv5-v6.2全新版本模型构建自己的图像识别模型超详细教程

原创 已于 2022-08-29 08:55:20 修改 · 2.3k 阅读 · 6 ·
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#深度学习 #人工智能 #pytorch

于 2022-08-19 23:21:14 首次发布
本文详细介绍了基于YOLOv5-v6.2新版本构建图像识别模型的全过程，包括模型下载、数据集处理、训练、调试和推理。通过实践CIFAR10数据集的分类任务，解决训练过程中遇到的问题，并最终成功应用于自定义数据集，完成图像识别。

不得不说YOLOv5的作者真的是强，更新的频率也是真的很高了，就在前天刚刚发布了最新版本的YOLOv5模型，分支命名为YOLOv5-6.2，与上一版本6.1不同的是这次6.2最大的更新内容是他集成整合进来了基于YOLOv5模型实现的分类也就是图像识别模型，从这一点不难窥探出来：YOLOv5模型未来的适用领域一定会越来越广，诸如：图像分割、实例分割等CV领域内的经典任务一定会被陆陆续续整合进入YOLOv5仓库内的，满怀期待了。

本来昨天就看到了6.2分支的发布，但是没有太多时间来研究一下，今天下班后有点时间就想着拿来先体验一下，正好将整个完整的实践过程很详细地记录下来。

YOLOv5的官方项目在这里，首页截图如下所示：

 真的是太强了啊！

将近11k的Fork量，将近3w的star量，足可见其受欢迎程度。

这一方面得益于YOLOv5的出色性能，另一方面也是因为社区开发活跃度非常高，从版本的更新发布就可以窥探一二。

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