重庆交通大学大数据专业的毕业设计。
使用YOLOv5实现目标检测和基于v5的改进模型之间的性能对比。
还有一个工作量是在数据标注方面，数据集是100多个G的图片数据，就很离谱，需要手动使用labelimg/labelme一个个的标注。
注意，该项目只是在图片中找到撒砂管的位置，不能判断撒砂管的状态，即是否在撒砂。
改进的一般的三个步骤：
- 改common.py，加模块
- 改yolo.py，相当于配置文件，把common里的模块配置一下
- 改写yaml文件。
这里yaml文件和common文件都已给出。yolo文件只要import就行，很简单，不单独给出，自己加。