python基于轻量级YOLOv5的生猪检测+状态识别分析系统
在我之前的一篇文章中有过生猪检测盒状态识别相关的项目实践，如下：
《Python基于yolov4实现生猪检测及状态识》
感兴趣的话可以自行移步阅读，这里主要是基于同样的技术思想，将原始体积较大的yolov4模型做无缝替换，使用当下比较优秀的轻量级yolov5s模型来实现目标检测，后续基于状态识别模型实现生猪状态的识别，首先看下效果图，如下所示：
简单看下数据集：
YOLO格式标注文件如下所示：
实例标注内容如下所示：
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0 0.394043 0.848958 0.108398 0.167969
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0 0.720459 0.733398 0.068848 0.19987
0 0.86499 0.628255 0.096191 0.091146
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VOC格式标注文件如下所示：
实例标注数据如下所示：
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【F1值曲线】
【PR曲线】
【Precision和Recall曲线】
数据可视化：
Batch计算实例：
可视化界面推理实例如下：
目标检测+状态识别在界面中做了集成实现。
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