紧接上文，基于轻量级yolov5s模型开发构建手写甲骨文检测识别系统_yolo 甲骨文

在我之前的文章中，关于手写文字、手写数字、手写字母的检测识别相关的项目都有了不少的实践了，这里就不在赘述了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可。

《基于轻量级目标检测模型实现手写汉字检测识别计数》

《python开发构建基于机器学习模型的手写数字识别系统》

《Yolov3目标检测实战【实现图像中随机出现手写数字的检测】》

《Python 手写数字识别实战分享》

《超轻量级目标检测模型Yolo-FastestV2基于自建数据集【手写汉字检测】构建模型训练、推理完整流程超详细教程》

《python开发构建轻量级卷积神经网络模型实现手写甲骨文识别系统》

《python基于yolov7开发构建手写甲骨文检测识别系统》

本文是手写甲骨文检测识别三部曲的终章，也是建立在前面两篇文章的数据基础上开发构建的基于轻量级的yolov5s系列的模型，首先看下效果图：

 数据集与前文yolov7模型所用的数据集是完全一致的，这里就不再赘述了。

模型所用配置文件如下：

# YOLOv5 
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