yolov5

## Google Colab 地址 使用 Colab 能利用 Google 免费提供的 GPU 资源，快速进行模型训练。比在我的弱鸡笔记本上训练，能节省大量时间。 在 Colab 上新建一个项目 https://colab.

参考前文，[用 yolov5 的 pytorch torchscript lite 模型开发了一个多物体检测的 Android APP](/yolov5-pytorch-import-android-mobile-model-realize

由于 yolov5 相关的 TensorFlow Lite 示例代码太少，而且都是旧版本的示例，导致我完全不知道怎么上手。 所以转投 pytorch mobile 的方案，主要是 facebook 官方的示例代码非常完整，且清晰明了，容易

TFLite 是 TensorFlow Lite 的缩写。TFLite 在 Android 上的运行速度更快，因为它专门针对移动设备进行了优化。但是，最后我发现我实在找不到在 Android 上执行 yolov5 TFLite 模型的示例，

从 roboflow 标注数据之后，导出的 YOLO v5 PyTorch 配置文件 YAML 格式 (TXT annotations and YAML config used with YOLOv5)，里面的文件路径非常不友好，每次都需要