本项目展示了如何使用YOLOv5算法进行垃圾分类目标检测。通过利用已标注的目标检测数据集进行训练，我们可以准确地识别居民生活垃圾的类别，并在图像中指示其位置。本项目使用基于PyTorch的ultralytics/yolov5实现，适用于Windows系统。具体的项目流程包括数据集准备和格式转换、探索性数据分析、环境安装、YOLOv5代码修改（以支持中文标签）、训练集和测试集的自动划分、配置文件的修改、Weights&Biases训练可视化工具的准备、网络模型的训练以及测试和性能统计分析。