条形码的Yolo5应用

简介：
本项目探索了YOLOv5在识别和解析商品条形码中的应用，通过深度学习技术提高扫描与读取效率，适用于零售、库存管理和供应链优化等领域。 该存储库展示了Ultralytics在对象检测方法上的开源研究，并结合了数千小时的匿名客户数据集培训和发展过程中获得的经验教训与最佳实践。所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。使用风险自负。 性能测量：GPU速度是通过批处理大小为32的V100 GPU，在超过5000张COCO val2017图像上每秒平均推理时间来衡量的，包括预处理、PyTorch FP16推理、后处理和NMS。数据来自EfficientDet（批量大小8）。 更新历史： - 2021年1月5日：引入nn.SiLU()激活函数，并记录了相关改进。 - 2020年8月13日：采用nn.Hardswish()激活函数，实现了自动数据下载和原生AMP支持。 - 2020年7月23日：优化模型定义、培训流程及mAP性能。 - 2020年6月22日：更新了新头部设计，减少了参数数量，并提高了速度与mAP值。 - 2020年6月19日：进行了重大重写。