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文章目錄

• • 一項目簡介
  • YOLOv5 簡介
  • • YOLOv5 特點
  • 車輛和行人目標檢測系統
• 二、功能
• 三、系統
• 四. 總結

一項目簡介

??# 深度學習之基于 YOLOv5 車輛和行人目標檢測系統介紹

深度學習在計算機視覺領域取得了顯著的成就，其中目標檢測是一個重要的任務。YOLO（You Only Look Once）是一種流行的目標檢測算法，而YOLOv5則是其最新的版本之一，專注于簡單性和性能的平衡。

YOLOv5 簡介

YOLOv5 是由 Joseph Redmon 和 Alexey Bochkovskiy 提出的目標檢測算法的第五個版本。相較于之前的版本，YOLOv5 引入了一些創新，包括使用輕量級的模型架構，提高了目標檢測的速度和準確性。

YOLOv5 特點

• 速度和準確性的平衡： YOLOv5 設計旨在在保持高準確性的同時提高目標檢測的速度，使其在實時應用中更具可行性。

• 輕量級模型： YOLOv5 提供了不同大小的模型，允許用戶在速度和精度之間進行權衡選擇，以適應不同的應用場景。

• 簡單易用： YOLOv5 的代碼庫經過簡化，使得模型訓練和部署變得更加容易。

車輛和行人目標檢測系統

基于 YOLOv5 的車輛和行人目標檢測系統具有以下關鍵步驟：

1. 數據準備： 收集包含車輛和行人的標注數據集，確保數據集具有足夠的樣本以訓練模型。

2. 模型訓練： 使用 YOLOv5 的訓練腳本，對準備好的數據集進行模型訓練。通過調整超參數和選擇適當的模型大小，優化目標檢測性能。

3. 模型評估： 使用￥￥的驗證集對訓練后的模型進行評估，檢查其在車輛和行人檢測方面的性能。調整模型以提高準確性。

4. 部署： 將訓練好的模型部署到目標平臺，例如嵌入式系統、服務器或云端，以實現實時目標檢測。

5. 實時檢測： 在部署的系統上進行實時車輛和行人目標檢測，監控和分析檢測結果。

二、功能

??環境：Python3.8、OpenCV4.7、Torch1.9.1、PyCharm
簡介：深度學習之基于YoloV5車輛和行人目標檢測系統(GUI界面)

三、系統

四. 總結

??基于 YOLOv5 的車輛和行人目標檢測系統可以在各種場景中應用，包括交通監控、智能交通系統和人流統計等領域。