大家好，我是『K同學啊』！

拖了好久，終于要開始目標檢測系列了。自己想過好幾次，想盡快出幾期目標檢測算法的博客教程，但是一直苦于不知道如何寫，才能讓大家輕松、快速、高效的入門目標檢測算法。這段時間終于有個一個比較靠譜的思路。我是這樣計劃的：
首先，帶大家先將算法跑起來，不然都不知道在干嘛，純理論的東西看著頭都大了，然后，教大家將官方的數據集更換成我們自己的數據集，并完成模型的訓練。其次，在我們代碼可以運行的情況下，從整體上講解算法的結構。最后，挑選代碼中一些比較關鍵的點，進行詳細講解。

文章目錄

• 一、前言
• 二、下載源碼
• 三、運行代碼
• 四、視頻檢測
• 五、專欄推薦

一、前言

YOLO系列是目前最熱門的目標檢測算法，那就拿它“開刀”了。YOLO目前已經更新到了YOLOv5，由于YOLOv5太新了，目前TensorFlow2版本還未出來（網上存在一些tf版本的，但是大概率不靠譜，就不踩坑了），那就用PyTorch吧，反正PyTorch遲早也是要學的嘛。PyTorch與TensorFlow的區別如下&#x

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习100例 | 第51天-目标检测算法（YOLOv5）（入门篇）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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