基于YOLOv5的车轮实时检测器：应对光照和旋转挑战

在卷积神经网络(CNN)架构的早期开发阶段，创建对象检测器时面临一系列常见挑战。特别是在需要适应来自各种相机方向、光照条件和环境变化的图像时，这些挑战变得更加显著。为了应对这一问题，初期的训练样本需要涵盖所有这些条件，这可能是一项巨大的挑战，需要耗费时间和成本。尽管创建任何类型的对象检测器都可能面临问题，但对于某些罕见的对象类型，缺乏公开的、预标记的图像数据集。车轮作为示例对象，被选中用于演示基于YOLOv5架构的光照和旋转不变实时检测器的开发方法。这个项目的目标是提供一种简便的方法，可供开发其他类型的实时对象检测器参考。