基于TensorFlow 2的YOLOv5实现：YOLOv5-tf

简介：
YOLOv5-tf是基于TensorFlow 2框架构建的一个高性能目标检测项目，它是YOLOv5模型在TensorFlow平台上的移植版本。此项目旨在提供一个易于使用且高效的解决方案，适用于各种视觉任务和应用场景。 使用TensorFlow 2实现火车在config.py更改数据集路径和class_dict，在config.py选择版本可选。运行`python generate.py`为您的数据集生成锚点，并在config.py中调整锚点设置，然后通过执行`python train.py`进行训练测试。要开始，请确保数据集结构如下： ``` ├── Dataset folder │ ├── IMAGES │ │ ├── 1111.jpg │ │ ├── 2222.jpg │ ├── LABELS │ │ ├── 1111.xml │ │ ├── 2222.xml │ ├── train.txt │ └── test.txt ``` 注意，xml文件应为PascalVOC格式。`train.txt`包含不带扩展名的图像名称。推荐（适用于Docker用户）进行如下操作： ```docker pull docker run -it --rm -v $(pwd):/app/ ``` 请确保根据实际情况调整上述命令中的路径和参数。