基于Yolov5的石墨烯层数预测模型，通过颜色分析预测石墨烯层数
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简介：
本研究开发了基于Yolov5框架的创新模型，利用图像中石墨烯的颜色变化来准确预测其层数，为材料科学领域提供了一种高效的层数检测方法。
训练结果如下：
- 所有类别：16张图像，24个标签；精确度（P）0.607，召回率（R）0.879，mAP@.5 为 0.814，mAP@.5:.95 为 0.533。
- 类别1：16张图像，6个标签；精确度（P）0.798，召回率（R）0.667，mAP@.5 为 0.71，mAP@.5:.95 为 0.325。
- 类别2：16张图像，10个标签；精确度（P）0.486，召回率（R）0.851，mAP@.5 为 0.662，mAP@.5:.95 为 0.44。
- 类别3：16张图像，4个标签；精确度（P）0.513，召回率（R）1，mAP@.5 为 0.888，mAP@.5:.95 为 0.639。
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