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综合指南Ultralytics YOLOv5

Ultralytics YOLOv5 v7.0 旗帜

YOLOv5 CI YOLOv5 引用 Docker 拉动
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欢迎访问Ultralytics' YOLOv5🚀 文档!YOLOv5是革命性的 "只看一次 "对象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 ,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,解释模型在架构上的细微差别,展示各种使用案例,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

探索与学习

以下是综合教程汇编,将指导您了解YOLOv5.NET 的各个方面。

支持的环境

Ultralytics 提供了一系列随时可用的环境,每个环境都预装了CUDACUDNNPythonPyTorch等基本依赖项,以启动您的项目。

项目现状

YOLOv5 CI

此徽章表示YOLOv5 GitHub Actions 的所有持续集成(CI)测试均已成功通过。这些 CI 测试严格检查了YOLOv5 在训练验证推理导出基准等多个关键方面的功能和性能。它们确保在 macOS、Windows 和 Ubuntu 上运行的一致性和可靠性,每 24 小时和每次新提交时都会进行一次测试。


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联系和贡献

使用YOLOv5 的过程并不孤单。在GitHub 上加入我们充满活力的社区,在LinkedIn 上与专业人士交流,在Twitter 上分享您的成果,在YouTube 上查找教育资源。在TikTokInstagram上关注我们,获取更多精彩内容。

有兴趣贡献自己的力量吗?我们欢迎各种形式的贡献;从代码改进和错误报告到文档更新。请查看我们的贡献指南,了解更多信息。

我们很高兴看到您将以创新的方式使用YOLOv5 。请投入其中,进行实验,彻底改变您的计算机视觉项目!🚀



创建于 2023-11-12,更新于 2024-01-07
作者:glenn-jocher(5)、sergiuwaxmann(1)

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