深度学习之基于YoloV5车辆和行人目标检测系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。

文章目录

• • 一项目简介
  • YOLOv5 简介
  • • YOLOv5 特点
  • 车辆和行人目标检测系统
• 二、功能
• 三、系统
• 四. 总结

一项目简介

  # 深度学习之基于 YOLOv5 车辆和行人目标检测系统介绍

深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成就，其中目标检测是一个重要的任务。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，而YOLOv5则是其最新的版本之一，专注于简单性和性能的平衡。

YOLOv5 简介

YOLOv5 是由 Joseph Redmon 和 Alexey Bochkovskiy 提出的目标检测算法的第五个版本。相较于之前的版本，YOLOv5 引入了一些创新，包括使用轻量级的模型架构，提高了目标检测的速度和准确性。

YOLOv5 特点

• 速度和准确性的平衡： YOLOv5 设计旨在在保持高准确性的同时提高目标检测的速度，使其在实时应用中更具可行性。

• 轻量级模型： YOLOv5 提供了不同大小的模型，允许用户在速度和精度之间进行权衡选择，以适应不同的应用场景。

• 简单易用： YOLOv5 的代码库经过简化，使得模型训练和部署变得更加容易。

车辆和行人目标检测系统

基于 YOLOv5 的车辆和行人目标检测系统具有以下关键步骤：

1. 数据准备： 收集包含车辆和行人的标注数据集，确保数据集具有足够的样本以训练模型。

2. 模型训练： 使用 YOLOv5 的训练脚本，对准备好的数据集进行模型训练。通过调整超参数和选择适当的模型大小，优化目标检测性能。

3. 模型评估： 使用￥￥的验证集对训练后的模型进行评估，检查其在车辆和行人检测方面的性能。调整模型以提高准确性。

4. 部署： 将训练好的模型部署到目标平台，例如嵌入式系统、服务器或云端，以实现实时目标检测。

5. 实时检测： 在部署的系统上进行实时车辆和行人目标检测，监控和分析检测结果。

二、功能

  环境：Python3.8、OpenCV4.7、Torch1.9.1、PyCharm
简介：深度学习之基于YoloV5车辆和行人目标检测系统(GUI界面)

三、系统

四. 总结

  基于 YOLOv5 的车辆和行人目标检测系统可以在各种场景中应用，包括交通监控、智能交通系统和人流统计等领域。