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 YOLOv5是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如Faster R-CNN），YOLOv5具有更高的检测速度和实时性。

1.数据集介绍

数据集详情可以参考博主写的博客＜数据集＞铁路工人安全帽安全背心识别数据集＜目标检测＞https://blog.csdn.net/qq_53332949/article/details/140705904

数据集下载链接：＜数据集＞铁路工人安全帽安全背心识别数据集＜目标检测＞https://download.csdn.net/download/qq_53332949/89720149?spm=1001.2101.3001.9500

2.模型训练结果

YOLOv8在训练结束后，可以在runs目录下找到训练过程及结果文件，如下图所示：

2.1 map@50指标

2.2 P_curve.png

2.3 R_curve.png

2.4 results.png

2.5 F1_curve

2.6 confusion_matrix_normalized

2.7 验证 batch

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预测结果：

2.8 识别效果图