binbinshen/yolov5m-icecream-detect

YOLOv5m 冰激凌制作场景目标检测模型

模型介绍

• 模型架构：YOLOv5m（中等规模模型，平衡精度与速度）
• 训练参数：输入尺寸 640x640，AdamW 优化器，cosine LR 调度
• 支持类别（3类）：
  1. empty_cup（空杯子）
  2. no_cup（无杯子）
  3. make_success（制作完成）

性能指标（训练集验证结果）

• 整体精度（P）：0.985
• 整体召回率（R）：0.978
• mAP50：0.993
• mAP50-95：0.747

使用说明

• 置信度阈值：推荐 0.5（过滤低可信度标注）
• IOU 阈值：0.45（解决重叠标注）
• 适配场景：冰激凌制作过程中的杯子状态检测

依赖库

ultralytics>=8.0  # YOLOv5 依赖（实际按你的版本填写）
torch>=1.17.0
numpy>=1.24.0