基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测的移植与部署的资源包，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

包含1000+张数字图片及标签，已划分为训练集、验证集和测试集，可直接用于yolo训练

立志在线学习系统，是基于java+vue开发的在线教育平台，将开发PC、小程序、手机端，集成RABC权限+在线考试+文档预览+视频播放+代码生成器等功能。目标是基于此项目可以巩固学习spring boot、vue、Mybatis等技术，欢迎star哟~~ 一、技术架构 版本控制：git 依赖管理：maven 接口文档：Swagger 权限验证：Spring Security 数据库：MySql、Druid连接池 数据访问层：Mybatis、Mybatis-Plus 3.1.0 框架：Spring Boot 2.2.6.RELEASE、Spring Cloud Hoxton.SR6、Spring Cloud Alibaba 2.2.0.RELEASE 工具类：commons-lang3、lombok、hutool工具类、swagger、jwt、oshi-core（系统监控框架）、UserAg

计算机视觉模型训练利器，对原始数据进行数据增强，只需要标注原始数据，标签可以随着图像增强一起变化．防止深度学习模型过拟合的最有效的方法

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【优化求解】基于狮群算法LSO求解最优目标matlab源码.zip

本项目通过yolov5进行目标检测，deepsort对出现的车辆和人进行跟踪和ID更新，并在视频的每一帧记录出现目标的出现次数，最后统一统一视频中出现目标的起止时间 下载按照readme.md进行虚拟环境搭建，然后直接运行即可

YOLOv5框架，将源码进行封装，并利用pyqt实现了训练+检测2个部分的界面功能。训练部分，从图片爬虫下载、数据标注、数据集配置到最后的训练；检测部分，从检测参数设置（支持实时设置置信度和IOU等）、数据选择（支持图片、视频和多种摄像头）到结果显示。全部实现界面开发和多线程调度处理。

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164