yolov5初始化配置+自定义数据集训练

【深度学习】基于YOLOv5的交通标志识别系统-gtsdb.zip 使用YOLOv5进行交通标志识别，并使用PyQt5制作了一个简易的可视化界面。使用的数据集为gtsdb，该数据量较少，仅用于测试实验使用。详细说明可见本人关于该系统的博客。

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t40 onnx model person cat dog

自己在项目中用到的数据集，总共2694张包括渣土车白天以及夜晚场景，txt格式标注，标注质量高，yolov5可以拿来直接进行训练测试，自己在此数据集训练的时候检测精度达到90%以上，此数据集进行项目demo测试以及视频图片测试完全没有问题。

yolov5/v7 车牌数据集

yolov5的字体，解压后对应将其放置在项目的根目录中 其网址下载路劲为：https://ultralytics.com/ass

复现yolov5行人追踪，计数功能。

yolov5 行人多目标检测模型 yolov5 行人检测模型 旷世提出的crowdhuman数据集训练的行人检测模型 crowdhuman数据集训练的行人检测模型 epoch=300

1.基于yolov5的dnn部署，部署方式简单 2.基于pyqt做的可视化界面 3.建议采用pycharm进行调试 4.包含UI文件，可自行进行后续的开发和扩展 5.代码结构清晰明了