神经网络在计算机视觉领域的应用日益广泛，yolov5模型作为其中的佼佼者之一，经过100轮训练在烟火检测任务中取得了显著的成果。本文将深入分析这一成果所对应的模型权重。通过神经网络结构和权重参数的详细研究，我们揭示了模型在烟火检测过程中学到的关键特征和信息。此研究不仅有助于增进对深度学习模型工作原理的理解，同时为优化烟火检测性能提供了实质性的参考。通过百度搜索关键词：神经网络, yolov5, 烟火检测, 100轮训练, 成果分析，您可以深入了解这一领域的前沿知识和研究进展。