YOLO系列是目标检测任务中非常非常出色的模型，在v3-v5的演变过程中，不断地吸收集成融合各种好的tricks，模型的性能也得到了很大的提升。在YOLOv5时期一度达到了鼎盛的阶段，v5本身也有：n、s、m、l和x这么多的分支，在不同的业务场景里面需要选择对应的模型，v5模型性能本身已经是非常出色的了，但是在一些边缘端算力较弱的设备上面还是难以满足实时计算的需求的。
本文使用的YOLOv5-Lite模型源自于YOLOv5，主要是针对边缘端算力较弱的设备进行的新的模型设计与改造开发出来的高性能的轻量级目标检测模型。感谢作者大佬ppogg的无私开源，我在学习使用过的过程也遇上了一些问题，很多初学者在搭建自己数据集上的模型的时候难以完整走通整个流程，这也是本文创作的初衷，以我第一人称的视角超级详细地记录整个实践过程中的每个环节，希望能够帮到需要的人。
本文在我自己的数据集【焊接质量检测】上基于YOLOv5-Lite模型来构建模型的完整流程，首先看下效果：
官方项目在这里，首页截图如下所示：
截止到目前已经有超过1200的star量，着实
Original: https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/126300717
Author: Together_CZ
Title: 轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程
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