YOLOv5是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如Faster R-CNN），YOLOv5具有更高的检测速度和实时性。
1.数据集介绍
数据集详情可以参考博主写的博客＜数据集＞铁路工人安全帽安全背心识别数据集＜目标检测＞
https://blog.csdn.net/qq_53332949/article/details/140705904
数据集下载链接：＜数据集＞铁路工人安全帽安全背心识别数据集＜目标检测＞https://download.csdn.net/download/qq_53332949/89720149?spm=1001.2101.3001.9500
2.模型训练结果
YOLOv8在训练结束后，可以在runs目录下找到训练过程及结果文件，如下图所示：
2.1 map@50指标
2.2 P_curve.png
2.3 R_curve.png
2.4 results.png
2.5 F1_curve
2.6 confusion_matrix_normalized
2.7 验证 batch
标签：
预测结果：
2.8 识别效果图
)
