Hello，大家好，我是augustqi。今天给大家分享的目标检测项目是：基于yolov5海上船舶目标检测(附代码和数据集)

Part1 前言

传统的海上目标检测是通过雷达来实现，但是随着技术的发展，各种隐形涂料的船舰层出不穷，通过雷达进行目标探测受到了很大的限制。基于深度学习的目标检测方法，可以和雷达探测方法进行结合，从而实现更精准的目标识别。

Part 2 准备环节

2.1 软硬件

一个完整的项目，离不开软硬件的支持，本次项目核心配置如下：

内容	详情
系统	Ubuntu 20.04
显卡	Tesla P100
CUDA版本	11.2
CUDNN版本	8.1.1
torch版本	1.8.1

2.2 数据集

本次项目使用的数据集总体情况：

类型	数量
图片	7000
xml	7000

数据集中包含的类别以及每类的数量：

类别	目标数量
ore carrier	2199
passenger ship	474

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