基于YOLOv5深度学习的水下目标检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

在近年来，水下目标检测技术越来越受到关注，尤其是在海洋资源勘探、环境监测和水下机器人等领域。基于深度学习的目标检测算法，特别是 YOLO（You Only Look Once）系列算法，由于其优越的实时性和准确性，成为水下目标检测的热门选择。本博客将详细介绍如何构建一个基于 YOLOv5 的水下目标检测系统，包括数据集准备、模型训练、UI 界面开发及代码实现。

目录

目录

1. 背景知识

2. 系统架构

3. 数据集准备

3.1 数据集结构

3.2 data.yaml 文件

3.3 数据标注

4. YOLOv5 模型训练

4.1 环境准备

4.2 YOLOv5 下载

4.3 训练模型

4.4 模型评估

5. 构建 UI 界面

5.1 Flask 框架

5.2 前端 HTML 代码

5.3 Flask 应用代码

6. 完整代码实现

6.1 requirements.txt 文件

6.2 启动应用

7. 优化与扩展

8. 总结与展望

---

1. 背景知识

水下目标检测是计算机视觉领域的一个重要应用。由于水下环境的复杂性，包括光照变化、浑浊度、物体遮挡等因素，传统的目标检测方法往往难以取得良好的效果。而深度学习算法特别是在图像分类和目标检测方面的成功，为解决这些问题提供了新的思路。

YOLO 系列算法通过将目标检测问题转化为回归问题，能够实现实时检测，并且具有较高的检测精度。YOLOv5 是 YOLO 系列的最新版本，具有更快的推理速度和更高的精度，适合在水下目标检测任务中使用。

2. 系统架构

本系统的整体架构如图所示：

+-------------------+
|  水下图像采集     |
+-------------------+
          |
          v
+----------