飞鸟视觉检测和跟踪Yolov5_DeepSort_Pytorch-master-bird，内含YOLOv5训练好的鸟类检测模型

Yolov5 DeepSort跟踪 bytetrack跟踪实例代码， deepsort 跟踪示例代码：track.py ByteTrack超越了此前所有的跟踪方法。 参考资料：https://blog.csdn.net/zhouchen1998/article/details/120932206 bytetrack示例代码：track_byte_demo.py

该工程把yolov5与deepsort相结合，将yolov5算法识别出的目标进行唯一标记，适用于对视频中的移动目标进行实时的识别与追踪，使用opencv库中的算法进行撞线检测和计数，用户可以根据自己的需要更改相应的代码部分来满足实际开发过程中的不同需求，不用下载额外的资源包，直接使用yolov5的虚拟环境即可将本项目run起来，十分的好用

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

1、yolov5-deepsort行人检测和跟踪，包含YOLOv5训练好的行人检测权重以及各种训练曲线，目标类别为person 2、可以生成行人运动轨迹 3、pytorch框架，python代码 4、结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

记一次调试YOLOv5+DeepSort车辆跟踪项目的经过.doc

yolov5+deepsort学习课件 适用人群：需要学习yolov5+deepsort算法的同学

本套代码的运行环境是python+pytorch Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 博客教程地址：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124906163 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 算法部分 本次是目标跟踪代码，用于检测行人， 代码运行 只要运行01ui_yolov5.py即可。会显示一个pyqt的界面，然后有两个按钮，第一个按钮用于上传要检测的本地视频。第二个按钮是用于目标跟踪视频中的行人并统计数量。

基于python的yolov5-deepsort人流量统计人浏览统计轨迹显示源码 效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV1si4y1U74j/

基于python的yolov5-deepsort车流量统计车流统计轨迹显示源码 效果演示：https://www.bilibili.com/video/BV1ga411v72X/