YOLOv5简化代码版：轻松定制你的目标检测任务
欢迎来到YOLOv5的简化代码版本仓库！本项目基于原生YOLOv5框架进行优化重构，旨在提升开发者在阅读和修改代码时的体验。特别适合对深度学习感兴趣，尤其是想要快速上手并定制自己目标检测应用的朋友们。本仓库包含以下核心亮点：
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易读易改的代码结构：相比配置文件驱动的传统架构，我们转换为更直观的代码逻辑组织方式，让你能更快定位和调整网络结构。
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预训练权重：随资源提供的预训练模型，让你可以直接用于迁移学习或评估，大大加速开发进程。
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即用型检测脚本：附带
detect_class_s.py脚本，专门用于检测芒果，演示了如何调用模型进行对象检测。简单替换，即可针对其他类别的物体进行检测。 -
自定义训练支持：不仅限于芒果，你还可以轻松地将自己的数据集集成进来，训练出针对特定场景的目标检测模型。
快速入门
- 环境准备：确保安装好Python环境，并通过pip安装YOLOv5所需的依赖库，包括PyTorch等。
- 获取资源：克隆或下载本仓库到本地。
- 运行检测：直接执行
python detect_class_s.py来测试预训练模型在芒果上的检测能力。 - 自定义训练：
- 准备你的数据集，并按照YOLOv5的数据格式进行整理。
- 修改相关配置（如数据路径、类别数量）后，即可开始训练新的模型。
文档与示例
- 仓库内的文档详细解释了如何调整模型参数、如何加载自定义数据集以及训练流程。
- 示例脚本提供了从模型加载到预测显示的完整流程，是了解如何使用此代码库的最佳起点。
注意事项
- 在进行大规模数据训练前，请确保有足够的硬件资源，特别是GPU内存。
- 鼓励贡献代码，对于任何改进或者发现的问题，欢迎提交Pull Request或Issue。
开始你的目标检测之旅吧！无论是学术研究还是实际应用，希望这个简化版的YOLOv5能够成为你强有力的工具。让我们一起探索计算机视觉的无限可能！