本项目基于YOLOv5框架进行开发，旨在实现对海棠花花朵的有效检测和精准分类。通过优化模型参数并利用特定的数据集训练，大幅提升了检测准确率，并附有详尽的课程研究报告和技术文档。
机器学习基于yolov5的海棠花花朵检测识别项目源码+数据集+课程报告
1. 搭建环境创建运行yolov5的虚拟环境：`conda create -n yolov5 python=3.9`
2. 安装yolov5的运行环境：`pip install -r requirements.txt`
3. 运行yolov5算法：
```
python detect.py --source 0 # 使用摄像头
python detect.py --source img.jpg # 使用图片
python detect.py --source vid.mp4 # 使用视频文件
python detect.py --source path/ # 指定目录路径
python detect.py --source path/*.jpg # 匹配指定格式的图像文件
```
5星
