YOLOv5红绿灯检测资源包

本资源包包含了《深度学习目标检测：YOLOv5实现红绿灯检测(含红绿灯数据集+训练代码)》的完整实现代码和红绿灯数据集。通过本资源包，您可以快速上手使用YOLOv5模型进行红绿灯检测任务。

资源内容

• 红绿灯数据集：包含用于训练和测试的红绿灯图像数据集。
• 训练代码：基于YOLOv5s模型的红绿灯检测训练代码。
• 模型文件：预训练的YOLOv5s模型文件，可以直接用于红绿灯检测任务。

模型性能

• 精度：基于YOLOv5s的红绿灯检测精度平均值mAP_0.5=0.93919，mAP_0.5:0.95=0.63967，基本满足业务的性能需求。
• 轻量化版本：为了能在手机Android平台上部署，开发了轻量级的yolov5s05_416和yolov5s05_320版本，在普通Android手机上可以达到实时的检测和识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右，基本满足业务的性能需求。

使用说明

1. 数据集：解压数据集文件，按照YOLOv5的格式组织数据集。
2. 训练：使用提供的训练代码进行模型训练，可以根据需要调整超参数。
3. 测试：使用预训练的模型文件进行红绿灯检测测试，评估模型性能。
4. 部署：如果需要在Android平台上部署，可以使用轻量化版本的模型文件，并参考相关部署文档。

注意事项

• 请确保您的环境已安装YOLOv5所需的依赖库。
• 在训练过程中，建议根据实际情况调整数据增强和超参数设置。
• 轻量化版本的模型适用于资源受限的设备，如手机等，性能可能会有所下降。

通过本资源包，您可以快速实现红绿灯检测任务，并根据需要进行模型优化和部署。希望本资源包对您的项目有所帮助！