在深度学习领域，yolov5模型以其卓越的性能和灵活性而备受关注。本文聚焦于该模型在货车检测方面经过100轮训练后的效果，并详细分析了权重输出。通过大量实验和数据验证，我们发现yolov5在货车检测任务上表现出色，100轮训练后模型更具细化的识别能力和更高的鲁棒性。权重输出不仅反映了模型对货车特征的深刻理解，还为进一步优化提供了有力支持。这一研究成果对深度学习中的物体检测领域具有重要意义。