目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向交通复杂目标场景的机器视觉检测技术研究（续）
目录
对比实验
3.4.1 实验数据集
3.4.2 性能测试
面向交通复杂多目标的分层分级联合精准检测算法
基本思想
面向单维场景的三类目标检测模型
多目标分层分级联合检测
4.3.1 分层联合检测流程
4.3.2 分级联合检测机制
对比实验
4.4.1实验数据集
4.4.2实验环境
4.4.3性能测试
知识拓展
基于YOLOv5的面向交通复杂目标场景的机器视觉检测
二、项目流程
三、代码实现
1. 数据准备与标注
数据集结构
YOLO格式标注文件示例
数据增强脚本（Python）
2. 模型训练
训练脚本（Python）
3. 模型优化
锚框调整
4. 模型测试与部署
测试脚本（Python）
四、优化方向
本文篇幅较长分为上下两篇，上篇详见面向交通复杂目标场景的机器视觉检测技术研究
对比实验
3.4.1 实验数据集
本小节主要介绍数据集