Денис Игоревич Лашенков

Как я понимаю, для v3 и v4 пользовались фреймворком darknet. На данный момент v5 там нет, но могу посоветовать это решение https://github.com/ultralytics/yolov5. Установка намного проще и быстрее, инструментов для оценки, обучения и экспорта сети тоже достаточно

Да, обучение детектора проводилось и с использованием ранних архитектур. Для данной задачи метрики оказались наилучшими у архитектуры YOLOv5, поэтому было принято решение в конечном счёте использовать именно эту версию сети

Здравствуйте, есть ли какой-то конкретный пример успешного использования описанных подходов?

Проводился ли эксперимент с полосами проката разной ширины на предмет возможного влияния этого фактора на изучаемый дефект?