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基于YOLOv5的电动车头盔检测算法案例分析基于YOLOv5的电动车头盔检测算法案例分析 11.1搭建图像识别开发环境 1 11.2YOLOv5实战 1 2 4 61.1.1Anaconda和Conda显卡为GeForceGTX960M,arriob环境CUDA版本为1.2YOLOv5实战10.80250.56693711967545632)设置文件夹层次为：yolov5/VOCdevkit-helmet/VOC2007;VOC2007下面建立两划分为训练集371张，测试集105张。改yolov5x-helmet.yaml文件nc值为2,YOLOv5下文件prepare_data中同样classes#trainandtrain:../yolov5/VOCdevkit-helmet/images/train/val:../yolov5/VOCdevkit-helmet/images/val/#numberofclasses表格1参数意义重需要训练数据文件夹每批数据量大小内容1(默认8)图3-5是经过数据增强以后的结果，图3-6是组合二分类混淆矩阵，可以看到头盔的TP=0.95,FP=0.05;电动车的TP=0.98,FP=0.02。8从runs/train/exp目录下得到result.txt文件，解析后重要参数参考下表：..

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