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yolo V5
简介
YOLOv5 是革命性的“You Only Look Once”物体检测模型的第五次迭代，旨在实时提供高速、高精度的结果。
这个强大的深度学习框架基于 PyTorch 构建，因其多功能性、易用性和高性能而广受欢迎。我们的文档将指导您完成安装过程，解释模型的架构细微差别，展示各种用例，并提供一系列详细的教程。这些资源将帮助您在计算机视觉项目中充分发挥 YOLOv5 的潜力。让我们开始吧！
教程
这是综合教程的汇编，将指导您了解 YOLOv5 的不同方面。
训练自定义数据 推荐：了解如何在自定义数据集上训练 YOLOv5 模型。
获得最佳训练结果的技巧：发现优化模型训练过程的实用技巧。
多 GPU 训练：了解如何利用多个 GPU 来加快训练速度。
PyTorch Hub：学习通过 PyTorch Hub 加载预训练模型。
TFLite、ONNX、CoreML、TensorRT 导出：了解如何将模型导出为不同的格式。
NVIDIA Jetson 平台部署：了解如何在 NVIDIA Jetson 平台上部署 YOLOv5 模型。
测试时间增强 (TTA)：探索如何使用 TTA 来提高模型的预测准确性。
模型集成：学习组合多个模型以提高性能的策略。
模型剪枝/稀疏性：了解剪枝和稀疏性概念，以及如何创建更有效的模型。
超参数演化：探索自动超参数调整的过程，以获得更好的模型性能。
使用冻结层进行迁移学习：了解如何通过冻结 YOLOv5 中的层来实现迁移学习。
架构总结 深入研究 YOLOv5 模型的结构细节。
Roboflow数据集：了解如何利用 Roboflow 进行数据集管理、标记和主动学习。
ClearML 日志记录 :了解如何集成 ClearML 以在模型训练期间进行高效日志记录。
YOLOv5 与 Neural Magic:了解如何使用 Neural Magic 的 Deepsparse 来修剪和量化您的 YOLOv5 模型。
Comet 日志记录 新功能：探索如何利用 Comet 改进模型训练日志记录。