【深入YoloV5（开源）】基于YoloV5的模型优化技术与使用OpenVINO推理实现

【深入YoloV5（开源）】基于YoloV5的模型优化技术与使用OpenVINO推理实现

前言

CV调包侠自己的深度学习交流群中一位兄弟在看我以前的github和博客：https://blog.csdn.net/qq_46098574/article/details/107334954 中，跑完项目，发现效果较差，不尽人意，然后想知道如何提高评价指标和优化，因为Yolov5 的速度和精度是及其优秀的，很多人就想着优化，并且能以此为baseline 落地一些实时性项目。我昨天想了一下，做了第一次的模型优化，后续我还会做更多优化，关注一下，下次做完继续开源。公众号回复：yolov5香烟领取数据+模型+导出+Openvino推理，参考Github：https://github.com/CVUsers/Smoke-Detect-by-YoloV5

实际检测演示&#