利用YOLOv5进行垃圾分类的目标检测

简介：
本研究采用YOLOv5算法对图像数据进行训练与测试，旨在提高垃圾分类效率和准确性。通过优化模型参数，实现了快速、精准的垃圾类别识别，为智能垃圾分类系统提供技术支持。 本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。通过使用大量已标注的目标检测数据集进行训练，对居民生活垃圾图片中的垃圾类别及位置进行识别与定位。该项目基于PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上完成演示工作。 具体实施步骤包括：数据集及其格式转换、探索性数据分析（EDA）、软件环境安装配置、YOLOv5框架安装、代码修改以支持中文标签显示、训练集和测试集自动划分、调整配置文件设置，准备Weights&Biases工具用于可视化训练过程，并进行模型的训练与性能评估。