[Detección de objetivos] Detección y recuento de glóbulos rojos basado en yolov5 (con código y conjunto de datos, sistema Ubuntu)

Está escrito en el frente: "Aunque el camino es largo, pronto llegará; aunque es difícil, se logrará si se hace. Mientras tengas la ambición del viejo tonto de mover montañas, el perseverancia para llevar el agua a través de las rocas, mantener los pies en el suelo, trabajar duro y acumular pasos durante miles de kilómetros, seguramente podrá lograr el gran objetivo. Conviértalo en una hermosa realidad ". En primer lugar,
gracias hermanos por suscribirse, lo que me dio la motivación para crear. Haré todo lo posible durante el proceso de creación para garantizar la calidad del trabajo. Si tiene alguna pregunta, puede enviarme un mensaje privado, trabajemos juntos para crear brillante.

Este proyecto se ejecuta en el sistema Ubuntu, consulte otro artículo en la columna para ejecutar en el sistema Windows. El código del proyecto y el conjunto de datos se adjuntan al final del artículo.Los resultados de detección y reconocimiento son los siguientes:

1. Introducción

El proyecto de detección y conteo de glóbulos rojos basado en Yolov5 es una solución que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para detectar y contar automáticamente los glóbulos rojos. La siguiente es una introducción al proyecto:

1. Yolov5: Yolov5 es un algoritmo de detección de objetos basado en aprendizaje profundo que permite la detección eficiente y precisa de objetos en imágenes. En el proyecto de detección y conteo de glóbulos rojos, Yolov5 se utiliza como el algoritmo principal para detectar y contar glóbulos rojos de forma rápida y precisa a través del entrenamiento con imágenes de glóbulos rojos.
2. Preparación del conjunto de datos: antes de entrenar el modelo de detección y recuento de glóbulos rojos, se debe preparar un conjunto de datos de imágenes de glóbulos rojos. El conjunto de datos debe incluir imágenes de glóbulos rojos de varias formas, tamaños y orientaciones, y también debe etiquetar la ubicación y la cantidad de glóbulos rojos en cada imagen.
3. Entrenamiento de modelos: una vez que el conjunto de datos esté listo, puede usar Yolo