warmheart

多个模型预测出的结果进行组合 📚 指导怎样使用yolov5模型 🚀在测试和推理进行组合从而可能得到更好的 mAP and Recall。 开始之前 克隆存储库和安装要求 requirements.tx

翻译自: https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/303 测试数据增强 📚 This guide explains how to use Test T

翻译自: https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Tips-for-Best-Training-Results Tips for Best Trainin

翻译自:https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/475 📚 This guide explains how to properly use multi

github.com/ultralytics/yolov5 GIOU Objectness Classification Precision Recall 简述 GIou损失函数。 目标检查度量 分类

翻译自：https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/6998#3 1.模型结构 YOLOv5 (v6.0/6.1) consists of: Backbo

文章翻译自：https://docs.ultralytics.com/ 介绍 要立即开始，请查看快速上手指南 YOLOV5是什么? YOLO 是 "You only look once" 缩写 , 是

Yolov5的源码中，是将yolov5s的结构封装在"yolov5s.yaml"中，但是他没有单独写neck，将neck分开在了backbone和head里面。 yaml文件的内容会在yolo.py中

文章翻译自: https://docs.ultralytics.com/quick-start/ 快速开始 要求(Requirements) 您需要Python>=3.8和PIP才能遵循本指南。 其余