/YOLO饮料容器检测)
文章目录1 数据集介绍1.1 说明1.2 类别2 训练好的模型结果2.1 YOLOv5模型结果2.2 YOLOv8模型结果3 数据集获取➷点击跳转至数据集及模型获取处☇1 数据集介绍1.1 说明图片数量6519张已标注txt格式训练集验证集按5215:1304划分可直接用于目标检测训练1.2 类别类别①bottle-glass玻璃瓶②bottle-plastic塑料瓶③cup-disposable一次性杯子④cup-handle带柄杯⑤glass-mug玻璃马克杯⑥glass-normal普通马克杯⑦glass-wine葡萄酒杯⑧gym-bottle运动水杯⑨tin-can易拉罐2 训练好的模型结果2.1 YOLOv5模型结果有yolov5-v7.0训练好的模型结果(训练100轮、预训练模型yolov5s.pt、mAP0.961)2.2 YOLOv8模型结果有yolov8训练好的模型结果(训练100轮、预训练模型yolov8n.pt、mAP0.963)3 数据集获取↓使用电脑端查看该文章然后点击进入下方介绍视频给出↓【62】饮料容器数据集(有v5/v8模型)/YOLO饮料容器检测 文章目录1 数据集介绍1.1 说明1.2 类别2 训练好的模型结果2.1 YOLOv5模型结果2.2 YOLOv8模型结果3 数据集获取➷点击跳转至数据集及模型获取处☇1 数据集介绍1.1 说明图片数量6519张已标注txt格式训练集验证集按5215:1304划分可直接用于目标检测训练1.2 类别类别①bottle-glass玻璃瓶②bottle-plastic塑料瓶③cup-disposable一次性杯子④cup-handle带柄杯⑤glass-mug玻璃马克杯⑥glass-normal普通马克杯⑦glass-wine葡萄酒杯⑧gym-bottle运动水杯⑨tin-can易拉罐2 训练好的模型结果2.1 YOLOv5模型结果有yolov5-v7.0训练好的模型结果(训练100轮、预训练模型yolov5s.pt、mAP0.961)2.2 YOLOv8模型结果有yolov8训练好的模型结果(训练100轮、预训练模型yolov8n.pt、mAP0.963)3 数据集获取↓使用电脑端查看该文章然后点击进入下方介绍视频给出↓【62】饮料容器数据集(有v5/v8模型)/YOLO饮料容器检测