基于YOLOv5的无人机视角多类别目标检测系统的全面分析：涵盖模型训练和可视化指标，第三部分：无人机视角下的检测系统...

简介：
本文为《基于YOLOv5的无人机视角多类别目标检测系统的全面分析》系列文章的第三部分，深入探讨了在无人机视角下使用YOLOv5进行复杂环境中的多类别目标检测的研究。文中详细介绍了模型训练过程及可视化指标的应用，旨在提升系统性能与鲁棒性。 基于YOLOv5的无人机视角多类别目标检测系统：模型训练与可视化指标全面解析 三、基于YOLOv5的无人机视角检测系统 1. 使用带标签的数据集，具体采用visdrone公开数据集，涵盖人和车辆在内的十个不同类别。 2. 包含了经过训练后的模型权重以及各种可视化的评估指标，例如混淆矩阵、F1值、准确率、召回率、mAP（平均精度）及损失曲线等。 3. 设计了一个基于PyQt5的用户界面，涵盖登录页面、注册页面和主运行界面。 4. 提供了详细的环境部署指南以及对算法原理的介绍。