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CV之DL之YOLOv5：YOLOv5的简介、安装、使用方法之详细攻略_numpy.linalg.linalgerror: singular matrix
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CV之DL之YOLOv5：YOLOv5的简介、安装、使用方法之详细攻略
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5、Ultralytics提供以下预装好必需依赖的就绪环境,方便用户直接开展项目
YOLOv5的简介
| 背景痛点 | 传统的目标检测模型训练过程通常比较复杂，对于新手来说难度大 模型预测速度往往不能满足实时要求，难以在移动端或边缘场景下实现 |
| 主要解决方案 | YOLOv5采用PyTorch开发，使模型训练过程变得很简单。它提供了自动下载预训练模型和数据集的功能，一键训练模型 YOLOv5支持常见的OpenVINO、ONNX、CoreML、TensorRT等量化格式，可以方便的在移动或边缘设备上实现快速预测 项目提供了丰富的预训练模型，如yolov5n、yolov5s等不同大小和精度的模型，满足不同场景需求。 |
| 核心特点 | 易用性强，支持一键式训练、验证、预测流程 预测速度快，支持到毫秒级实时推理 开源免费，支持多种框架和设备，如PyTorch、ONNX、CoreML、TensorRT等 模型大小可选，从2M的yolov5n到86M的yolov5x，适应不同产品场景 性能优异，在COCO目标检测 benchmark上评估结果在国内外领先水平 |
2020年6月26日，YOLOv5在GitHub正式发布，YOLOv5是革命性的“一次看一眼”目标检测模型的第五次迭代，旨在实时提供高速、高准确度的结果。YOLOv5 通过 PyTorch、ONNX、CoreML、Tflite 实现。YOLOv5通过采用流行框架PyTorch开发，使模型训练简单；同时支持多种量化格式化，可以在移动端快速高效推理，极大缩短产品研发周期，在工业应用价值很高。
基于PyTorch构建的这个强大深度学习框架以其多功能性、易用性和高性能而赢得了极大的声望。我们的文档将引导您完成安装过程，解释模型的架构细微差别，展示各种用例，并提供一系列详细的教程。这些资源将帮助您充分发挥YOLOv5在计算机视觉项目中的潜力。让我们开始吧！
GitHub地址：https://www.wpsshop.cn/w/凡人多烦事01/article/detail/96602
