YOLOv5 🚀 is the world's most loved vision AI, representing Ultralytics open-source research into future vision AI methods, incorporating lessons learned and best practices evolved over thousands of hours of research and development. We hope that the resources here will help you get the most out of YOLOv5.

2024年7月8日 · yolo系列算法在不断优化中演化至yolov5，相比于其前身，yolov5进一步提高了检测精度、推理速度，并且架构更为灵活，适用于更多的应用场景。 YOLOv 5 源码 逐行 超详细 注释与 解读 （1）——项目目录结构解析

Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是 Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x 四个模型。 学习一个新的算法，最好在脑海中对 算法网络的整体架构 有一个清晰的理解。 但比较尴尬的是， Yolov5代码 中给出的网络文件是 yaml格式，和原本Yolov3、Yolov4中的 cfg 不同。 因此无法用 netron工具 直接可视化的查看网络结构，造成有的同学不知道如何去学习这样的网络。 比如下载了 Yolov5的四个pt格式 的权重模型： 大白在 《深入浅 …

2024年11月11日 · 本文将全面阐述yolov5目标检测使用教学，首先是配置yolov5的运行环境以及yolov5的代码下载，然后教学如何制作自己的目标检测数据集以及如何利用yolov5加载该数据集进行目标检测模型训练，最后教学如何通过yolov5加载训练好的模型进行目标检测以达到检测自己想 ...

Ultralytics YOLOv5 🚀 is a cutting-edge, state-of-the-art (SOTA) model that builds upon the success of previous YOLO versions and introduces new features and improvements to further boost performance and flexibility.

2021年2月23日 · 本文详细介绍了如何在anconda环境下搭建yolov5，从下载源码、素材整理、模型训练到效果预测，最终训练出能识别哆啦A梦头像的模型。 涉及步骤包括环境配置、依赖安装、图片标注、yaml文件创建以及模型训练与验证。 本文将介绍 yolov5 从环境搭建到 模型训练 的整个过程。 最后训练识别哆啦A梦的模型。 提醒：所有操作都是在anconda的yolo的环境下进行的，在创建yolo环境后，之后每次进入CMD都需要切换到yolo环境中去（否则进入默认的base环境 …

Our new YOLOv5 v7.0 instance segmentation models are the fastest and most accurate in the world, beating all current SOTA benchmarks. We've made them super simple to train, validate and deploy. See full details in our Release Notes and visit our YOLOv5 Segmentation Colab Notebook for quickstart tutorials.

Ultralytics YOLOv5u 是YOLOv5 的高级版本，集成了无锚点、无对象性分割头，提高了实时对象检测任务的 精度-速度 权衡。 与传统的YOLOv5 不同，YOLOv5u 采用了无锚点检测机制，使其在不同场景下更具灵活性和适应性。 有关其功能的详细信息，请参阅 YOLOv5 Overview。 无锚Ultralytics 头如何提高 YOLOv5u 的物体检测性能？ YOLOv5u 的无锚点Ultralytics 头消除了对预定义锚点框的依赖，从而提高了物体检测性能。 这使得检测机制更加灵活和自适应，可以更高 …

2025年2月26日 · Ultralytics YOLOv5u is an advanced version of YOLOv5, integrating the anchor-free, objectness-free split head that enhances the accuracy -speed tradeoff for real-time object detection tasks. Unlike the traditional YOLOv5, YOLOv5u adopts an anchor-free detection mechanism, making it more flexible and adaptive in diverse scenarios.

YOLOv5 是一个面向实时工业应用而开源的目标检测算法，受到了广泛关注。 我们认为让 YOLOv5 爆火的原因不单纯在于 YOLOv5 算法本身的优异性，更多的在于开源库的实用和鲁棒性。 简单来说 YOLOv5 开源库的主要特点为： 如图 1 和 2 所示，YOLOv5 的 P5 和 P6 版本主要差异在于网络结构和图片输入分辨率。 其他区别，如 anchors 个数和 loss 权重可详见 配置文件。 本文将从 YOLOv5 算法本身原理讲起，然后重点分析 MMYOLO 中的实现。 关于 YOLOv5 的使 …