撰文 | Fengwen, BBuf本文主要介绍 One-YOLOv5 使用的数据集格式以及如何制作一个可以获得更好训练效果的数据集。本节教程的数据集标准部分翻译了 Ultralytics/YOLOv5 wiki 中对数据集相关的描述(https://github.
YOLO算法自问世以来，就以其卓越的性能和速度在目标检测领域占据着举足轻重的地位。从YOLOv5的模块化设计到YOLOv8的Anchor-Free点检测，再到YOLOv10的无需NMS训练，每一步的创新都在不断刷新我们对实时目标检测的认知。
他们公布的结果表明，YOLOv5 的表现要优于谷歌开源的目标检测框架 EfficientDet，尽管 YOLOv5 的开发者没有明确地将其与 YOLOv4 进行比较，但他们却声称 YOLOv5 能在 Tesla P100 上实现 140 FPS 的快速检测;
