Python_zzm的博客

此项目是基于ultralytics的Yolo目标检测的系统软件设计，系统包含登录系统、目标检测、目标跟踪、图像分类、图像分割、姿态检测、数据存储，数据可视化等功能。输入可选择图像、视频和摄像头，可保存检测结果和标签。界面简洁美观，代码易于拓展，使用官方的ultralytics模型（YOLOv8和YOLOv11），支持自定义的ultralytics代码，可直接替换使用。本项目代码售价（299）

和YOLOv4 的主干网络相同，都采用了基于CSP结构的CSPDarkNet网络，不同的是，在YOLOv4中，CSPDarkNet遵循“12884”的设计来得到CSPDarkNet-53，而YOLOv5则进一步将其修改为“3993”的结构，以便后续在模型深度的层面上做缩放。相较于YOLOv4 的“12884”，YOLOv5则在模型的第一阶段中不加入CSP模块，仅仅使用一个kernel较大的卷积来做第一次的降采样，随后才使用CSP模块，因此，YOLOv5的结构参数“3993”，而不是“13993”。