YOLOV5 实战项目：火焰检测（包含数据、代码、训练好的权重文件）

基于YOLOV5 对火焰检测（1类别）的目标检测实战项目，包含代码、数据集、训练好的权重参数，经测试，代码可以直接使用 图像分辨率为300-800的大分辨率RGB图片，数据集为生活中的火焰检测，边界框标注清晰，图像完整。 【数据】（分为分为训练集和验证集） 训练集datasets-images-train：8236张图片和8236个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：2059张图片和2059个标签txt文件组成 【yolov5】项目总大小：636 MB 项目迭代了100个epoch，在runs目录下保存了训练结果，训练最好的精度map0.5=0.98，map0.5:0.95=0.78。网络还没收敛，加大epoch可以得到更好的结果。 训练过程中会生成验证集的混淆矩阵，PR曲线、F1曲线等等 更多yolov5改进介绍、或者如何训练，请参考： https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12605353.html