基于NAIE平台的YOLOv5识别超超超可爱的逢坂大河

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识别算法-YOLOv5：https://github.com/ultralytics/yolov5
标签标识-LabelImg：https://github.com/tzutalin/labelImg
模型训练服务-NAIE：https://console.huaweicloud.com/naie/products/mts

基于华为的NAIE模型训练服务，训练YOLO，实现超超超可爱的逢坂大河的识别。不过还没对识别效果优化。

NAIE新用户可试用三个月，但新用户用起来不顺手。

我好强啊，十一天从无到有完成这玩意。

图1：对我常用头像的识别效果
  1. 前置文章-实现高斯分类器，仅作为迁移项目的算法，与本项目无关：
    1. LDA与QDA分类数据的简单应用(python)
    2. Linear and Quadratic Discriminant Function implemented by Python
  2. 前置文章-将自己的算法迁移至NAIE平台，学习平台用法：
    1. 将模式识别项目迁移至NAIE（一）-模型训练
    2. 将模式识别项目迁移至NAIE（二）-模型验证
  3. 正片-从YOLOv5的安装，到本地训练简单数据库，再迁移至NAIE使用更大算力训练。
    1. Yolov5安装教程
    2. 用YOLOv5来识别图片与视频中超可爱的逢坂大河吧！（完整步骤）
    3. YOLOv5基于NAIE实现更快更精确地识别超可爱的逢坂大河
  4. 补充
    1. YOLOv5的参数与性能指标