机器视觉教学：YOLOAir库使用（六）

YOLOAir ：面向小白的目标检测库，更快更方便更完整的YOLO库

模型多样化 ：基于不同网络模块构建不同检测网络模型。

模块组件化
：帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法、模型改进，网络排列组合，构建强大的网络模型。

统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参、统一改进、易于模块组合、构建更强大的网络模型
：内置YOLOv5、YOLOv7、YOLOX、YOLOR、Transformer、Scaled_YOLOv4、YOLOv3、YOLOv4、YOLO-
Facev2、TPH-YOLO、YOLOv5Lite、SPD-YOLO、SlimNeck-YOLO、PicoDet等模型网络结构

基于 YOLOv5 代码框架，并同步适配稳定的YOLOv5_v6.1更新, 同步v6.1部署生态。使用这个项目之前, 您可以先了解YOLOv5库。

YOLOv5仓库 ：https://github.com/ultralytics/yolov5

YOLOAir项目地址