基于YOLOv5的水下目标检测系统开发

1. 引言

水下目标检测是计算机视觉领域中一个充满挑战的任务，尤其是在深海环境中，受限于光线、透明度、噪声等因素，水下图像的质量往往较差。传统的目标检测方法在水下图像中的表现往往不尽如人意。因此，深度学习技术，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，已经成为解决这一问题的关键。

YOLOv5（You Only Look Once v5）是当前最为流行且高效的目标检测框架之一，具有速度快、准确率高、易于部署的特点。基于YOLOv5的水下目标检测系统可以有效地检测水下场景中的各类目标，如水下物体、鱼类、潜水器等。本文将从数据集准备、YOLOv5模型训练、推理应用到图形界面设计等多个方面，详细介绍如何实现一个完整的水下目标检测系统。

2. YOLOv5概述

YOLOv5是Ultralytics团队开发的一个高效目标检测框架，继承了YOLO系列的优势，同时进行了许多优化，提升了准确性和训练速度。YOLOv5的特点包括：

• 高效性：能够在较低的硬件配置上实现实时推理。
• 易用性：提供了良好的API支持，用户可以轻松调用进行模型训练与推理。
• 高精度：在多个标准数据集上表现优异，能够处理多种不同类型的目标检测任务。

对于水下目标检测任务，YOLOv5能够通过学习水下图像中的特征，自动识别出目标的类别和位置。

3. 数据集准备

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