冲刺2

冲刺任务计划

1. 寻找相应数据集

   • 目标：找到适合YOLOv5模型训练和测试的高质量数据集。
   • 任务分配：楚宇航负责通过各类公开数据集平台、学术资源库和技术论坛，寻找符合要求的数据集。
   • 时间预估：2天

2. 寻找YOLOv5训练测试数据集的方法

   • 目标：掌握如何使用YOLOv5进行数据集的训练和测试，包括数据集的准备、模型训练、评估等流程。
   • 任务分配：刘子枫负责研究YOLOv5的训练和测试方法，整理相关文档和教程。
   • 时间预估：3天

3. 使用YOLOv5进行原始所提供数据集的测试

   • 目标：使用YOLOv5对找到的数据集进行测试，评估模型的性能和效果。
   • 任务分配：郭永刚负责具体的测试工作，包括数据集的预处理、模型训练、结果分析和报告撰写。
   • 时间预估：3天

具体任务分配情况

• 郭永刚：负责测试数据集。具体任务包括：

  • 获取楚宇航提供的数据集并进行预处理。
  • 使用YOLOv5进行模型训练，调整参数以优化模型性能。
  • 进行模型评估，记录测试结果和分析结论。
  • 撰写测试报告，包含测试过程、结果分析和改进建议。

• 刘子枫：负责寻找YOLOv5训练和测试数据集的方法。具体任务包括：

  • 研究YOLOv5的官方文档、社区教程和学术论文，掌握其训练和测试流程。
  • 整理YOLOv5的数据集准备、模型训练和评估的方法，形成操作指南。
  • 协助郭永刚进行模型训练和测试的实施。

• 楚宇航：负责寻找相应数据集。具体任务包括：

  • 调研公开数据集平台（如Kaggle、COCO、Pascal VOC等），筛选适合YOLOv5的图像数据集。
  • 下载并整理选择的数据集，确保数据集格式和质量符合YOLOv5的要求。
  • 提供数据集的详细描述和使用建议，方便测试工作顺利进行。

时间表

1. 寻找相应数据集

   • 时间：1-2天
   • 负责人：楚宇航

2. 寻找YOLOv5训练测试数据集的方法

   • 时间：3-5天
   • 负责人：刘子枫

3. 使用YOLOv5进行原始所提供数据集的测试

   • 时间：3-5天
   • 负责人：郭永刚

总结

通过明确的任务分配和详细的时间安排，我们将系统地推进YOLOv5模型的测试工作。希望每位成员都能积极配合，确保各项任务按时保质完成，共同为项目的成功做出贡献。