1、yolov5-deepsort俯视场景下visdrone数据车辆检测和跟踪，包含YOLOv5训练好的visdrone数据集权重以及各种训练曲线 2、可以生成目标运动轨迹 3、pytorch框架，python代码 4、结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

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YOLOv3的Darknet53主干网络的预训练权重，为pytorch版本，文件格式为.pth

数据集为 txt格式，对数据集进行了严格的标记，也对数据集图片进行 统一格式的命名，方便做消融实验。 更适用于分类 目标检测部分效果不错的权重文件 在本资源的赠送部分：权重大小不到4MB 运行环境：yolov5(6.0) 权重文件说明： 格式pt yolov5 去detect.py中 替换掉 原有权重文件地址 权重文件：1. yolo-s 2. yolo-n 都带有训练结束的数据展示 特别送上： 一个检测效果不错的轻量化 手势识别权重文件，拿到即用 文件名为 “最终训练”

该资源包含： 1.yolov7的代码 2.yolov7.pt yolov7x.pt yolov7-w6.pt yolov7-e6.pt yolov7-d6.pt yolov7-e6e.pt等6个预训练权重文件

莱维飞行和反馈策略的自适应被囊群算法

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