初学linux系统下运行C++程序，主打详细！

使用yolov5训练自己的数据集模型并加以验证！

使用大小为5x5的金字塔空间池化可以从多个尺度下获取图像的特征信息，并且可以减少特征的尺寸，从而减少模型的参数数量和计算量。总的来说，YOLOv5s 的 backbone 采用了一系列的卷积层和 C3 模块，不断缩小特征图的尺寸和增加通道数，最后通过 SPPF 层得到一个 1x1x1024 的张量，再通过若干个全连接层和激活函数得到预测框的位置和类别。因此，该卷积层的输出特征图大小和上一层的输入特

使用大小为5x5的金字塔空间池化可以从多个尺度下获取图像的特征信息，并且可以减少特征的尺寸，从而减少模型的参数数量和计算量。总的来说，YOLOv5s 的 backbone 采用了一系列的卷积层和 C3 模块，不断缩小特征图的尺寸和增加通道数，最后通过 SPPF 层得到一个 1x1x1024 的张量，再通过若干个全连接层和激活函数得到预测框的位置和类别。因此，该卷积层的输出特征图大小和上一层的输入特

训练模型时可视化必不可少。本文对tensorboard可视化网页的模块功能进行详细解释。

yolov5模型训练后的结果会保存到当前目录下的run文件夹下里面的train中下面对训练结果做出分析。

yolov8-----有点厉害的目标检测框架.

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