PyTorch框架——基于深度学习YOLOv5神经网络水果蔬菜检测识别系统

基于深度学习YOLOv5神经网络水果蔬菜检测识别系统，其能识别的水果蔬菜有15种，# 水果的种类 names: ['黑葡萄', '绿葡萄', '樱桃', '西瓜', '龙眼', '香蕉', '芒果', '菠萝', '柚子', '草莓', '苹果', '柑橘', '火龙果', '梨子', '花生', '黄瓜', '土豆', '大蒜', '茄子', '白萝卜', '辣椒', '胡萝卜', '花菜', '白菜', '番茄', '西蓝花', '橙子']，见如下

第一步：YOLOv5介绍

YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了改进和优化，以提高检测的准确性和速度。

YOLOv5采用了一些新的技术和方法来改进目标检测的性能。其中包括以下几个方面：

1. 损失函数：YOLOv5使用了CIOU_Loss作为bounding box的损失函数。CIOU_Loss是一种改进的IOU_Loss，可以更好地衡量目标框的位置和大小。

2. 非极大值抑制（NMS）：YOLOv5使用NMS来抑制重叠的边界框，以减少重复检测的问题。

3. 聚类anchors：YOLOv5使用k-means聚类算法来生成anchors，这些anchors用于检测不同尺度的目标。

总的来说，YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了一些改进和优化，以提高目标检测的准确性和速度。

标注数据，YOLOv5的训练和测试步骤，可以参考我的这篇博客：手把手教你通过YOLOv5训练自己的目标检测模型_yolov5怎么测试自己训练的结果-优快云博客

第二步：YOLOv5网络结构