基于yolov5的吸烟检测模型经100轮训练的权重分析

深度学习领域中，yolov5作为一种先进的目标检测模型，在各种应用中展现了强大的性能。本文聚焦于基于yolov5进行吸烟检测，并通过进行100轮的训练，得到了相应的模型权重。通过对训练结果的深入分析，我们可以窥见该模型在吸烟检测任务上的优越表现。通过权重的研究，我们能够了解模型对吸烟目标的特征学习和识别能力。此外，通过对权重的定量和定性分析，我们可以更好地评估模型在实际应用中的鲁棒性和泛化性能。这为吸烟检测领域的研究和实际应用提供了有益的参考。