YOLOv5实战垃圾分类目标检测

Description

垃圾分类是一项利国利民的民生工程，需要全社会的共同参与。YOLOv5是目前流行的强悍的目标检测技术。本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用超万张已标注目标检测数据集进行训练，可对居民生活垃圾图片进行检测，找出图片中属于哪个类别的垃圾，并指示出在图片中的位置。

本课程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，分别在Windows和Ubuntu系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括：数据集及格式转换、探索性数据分析、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YOLOv5代码(为支持中文标签）、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

本课程还会首先介绍目标检测的基础知识，包括目标检测任务说明、常用数据集和性能指标。然后学习YOLOv5目标检测网络技术，包括YOLO目标检测系列技术发展史、YOLOv5网络架构和损失函数，以及YOLOv5的4.0、5.0和6.0更新。

本项目提供课程课件的下载和项目数据集的下载（百度网盘和谷歌网盘）。

【相关课程】

本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括：

《YOLOv5目标检测实战：训练自己的数据集》

《YOLOv5目标检测：原理与源码解析》

《YOLOv5目标检测实战：Flask Web部署》

《YOLOv5目标检测实战：TensorRT加速部署》

《YOLOv5目标检测实战：Jetson Nano部署》

《YOLOv5实战口罩佩戴检测》

《YOLOv5实战交通标志识别》

《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》

《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》

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