
YOLOV5 用于花卉分类的实战教程:基于五种花朵的数据集
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简介:
本教程详细介绍如何使用YOLOv5模型进行花卉分类任务,专注于一个包含五种不同花朵数据集的实际操作指导。
YOLOV5 实战对花数据集,包含代码、数据集以及训练好的权重参数,经过测试可以直接使用。
【yolov5】项目总大小:257MB。
训练了10个epoch后,top1准确度达到了0.91+。由于仅进行了10个epoch的训练,网络尚未完全收敛,增加轮次可以提升性能。
【如何训练】只需将datasets数据准备好即可开始训练。
关于更多yolov5改进介绍或如何进行训练,请参考相关文档和教程。
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