文章目录
- 《深度学习实战：基于YOLOv5的公共艺术展艺术品识别毕设全指南》
- 一、为什么选择“公共艺术展艺术品识别”做毕设？
- 二、第一步：搞懂艺术品识别的“技术逻辑”
- 三、第二步：数据准备，给模型“喂”足艺术样本
- 1. 数据集从哪来？
- 2. 标注数据：给艺术品“画框框”
- 3. 数据格式与划分
- 四、第三步：YOLOv5环境搭建与模型训练
- 1. 环境搭建
- 2. 配置训练文件
- 3. 启动训练
- 五、第四步：模型评估与优化，让识别更“懂艺术”
- 1. 评估模型性能
- 2. 优化模型（可选）
- 六、第五步：实时识别与UI界面，让艺术识别“接地气”
- 1. 实时检测艺术品
- 2. 开发UI界面（以PyQt5为例）
- 七、毕设升华：从“能识别”到“艺术感十足”的小技巧
- 代码链接与详细流程
《深度学习实战：基于YOLOv5的公共艺术展艺术品识别毕设全指南》
如果你对艺术与技术的跨界融合充满好奇，又想在毕设中打造一个“有艺术感、能落地”的智能识别系统，那不妨跟着我用YOLOv5搭建一个公共艺术展艺术品识别平台。这个项目不仅能让你在毕设答辩时展现对计算机视觉与艺术交叉领域的理解，更能帮你掌握从“艺术数据采集”到“智能识别应用”的完整链路——从算法训练到界面交互，每一步都能让你触摸到技术赋能艺术的独特魅力。
一、为什么选择“公共艺术展艺术品识别”做毕设？
公共艺术展是文化传播与艺术欣赏的重要场景，涵盖雕塑、画作、装置等多种艺术形式。但传统的艺术品识别依赖人工讲解，既耗费人力又限制了体验效率。用YOLOv5做艺术品识别，既能为艺术展提供“智能导览”的解决方案，又能让你的毕设兼具学术深度（计算机视觉技术应用）和应用价值（艺术领域落地）。
YOLOv5是当前最主流的实时目标检测算法之一，在速度和精度上表现均衡。用它来识别艺术品，能实现“拍张照就知道作品名称、类型”的流畅体验，非常适合作为毕设深入钻研。
二、第一步：搞懂艺术品识别的“技术逻辑”
艺术品识别本质是目标检测任务——让计算机从图片中定位并分类出不同的艺术品（雕塑、画作、装
