YOLO（You Only Look Once）开发教程、案例及相关项目
一、YOLO开发教程
环境搭建
下载YOLO-v5（或其他版本）框架，如从GitHub上获取。
在PyCharm等IDE中配置环境，并安装相应的库，如PyTorch、torchvision、numpy等。
创建一个新的文件夹（如'weights'），用于存放YOLO官方提供的预训练权重。
运行detect.py脚本进行环境测试，确保一切设置正确。
制作数据集
使用labelimg等工具进行图像标注，生成包含目标位置信息的文件（如.txt或.xml格式）。
创建一个新的文件夹（如'datasets'），用于存放标注后的图像和标注文件。
配置数据源和网络模型
修改配置文件（如data.yaml），指定数据集的路径、类别等信息。
根据需要修改网络模型参数，如修改网络结构、学习率等。
训练数据集
运行训练脚本（如train.py），开始训练模型。
训练过程中可以监控损失函数的变化，以及模型在验证集上的性能。
查看训练效果
使用测试脚本（如test.py）或detect.py脚本查看模型在测试集或新图像上的检测效果。
二、YOLO案例
YOLOv4目标检测项目案例
展示了如何使用YOLOv4算法进行目标检测，包括环境搭建、数据集制作、模型训练等步骤。
YOLOv5项目概述
介绍了基于YOLOv5算法的一系列项目，包括使用pyqt5制作的GUI界面实现本地交互、单目测距、双目测距三维坐标呈现、车辆行人重识别、危险区域检测预警等。
三、相关项目
YOLOv5目标检测pyqt5GUI
支持上传图片检测、摄像头实时检测以及视频文件检测等功能，可以方便地更换自定义的YOLOv5检测模型。
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