【目标检测】基于yolov5的红细胞检测和计数(附代码和数据集，Ubuntu系统)

写在前面：“路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力，脚踏实地，埋头苦干，积跬步以至千里，就一定能够把宏伟目标变为美好现实。”
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本次项目是在Ubuntu系统上运行的，Windows系统上运行请看专栏的另外一篇文章。文末附项目代码和数据集，检测和识别效果如下：

一. 介绍

基于Yolov5的红细胞检测和计数项目是一种使用深度学习算法来自动检测和计数红细胞的解决方案。以下是该项目的介绍：

1. Yolov5： Yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法，能够在图像中实现高效、准确的物体检测。在红细胞检测和计数项目中，使用Yolov5作为主要算法，通过对红细胞图像进行训练，能够快速、准确地检测和计数红细胞。
2. 数据集准备：在训练红细胞检测和计数模型之前，需要准备红细胞图像的数据集。数据集应该包括各种形状、尺寸和方向的红细胞图像，同时还需要标注每个图像中的红细胞位置和数量。
3. 模型训练：在数据集准备好之后，可以使用Yolo