在C++上实现车辆实时检测，你可以通过程序的修改在嵌入式上加载运行

1、汽车检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO汽车检测；共有两部分，这里是第一部分数据 2、目标类别名：car； 3、数量：5115 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/12448087

应急车辆检测数据集，应急车辆通常包括警车、救护车和消防队，train.zip包含2 csv和1文件夹包含图像数据包含图片名称为1646(70%)和正确的类训练图像图像——包含2352个图像为训练集和测试集test.csv [' imagenames ']只包含图像名称samplesubmission.csv 706(30%)测试图像包含一个有效的确切格式提交(1 -紧急车辆,0 -非紧急车辆)

共8178张 训练集：测试集 为9：1 即 7275：903 主要为中小目标、密集目标，可作为小目标车辆训练检测 由于上传文件大小限制原因，内含网盘链接与提取码，请自行下载

针对视频车辆检测问题，提出了一种基于LSTM的视频车辆检测算法模型。该算法接受视频序列作为输入，先利用卷积网络提取视频帧的空间特征，然后利用LSTM模块得到时间维度的特征，最后利用全卷积网络预测最终的检测结果。将所提算法与其他典型的算法进行比较，实验结果表明所提算法具有更好的检测准确率，同时检测速度也更快。

基于yolov5+PyQt5实现雾天环境下车辆检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 雾天环境下，车辆检测源码，带模型、数据集、评估指标曲线、GUI界面、项目说明。 适合用作期末大作业、毕设、课设项目 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于yolov5+opencv实现车辆+行人检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 检测的类别目标有：人、轿车、卡车、大巴车 带GUI界面、训练好的模型、评估指标曲线、loss曲线、精确度曲线、召回率等、项目说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于yolov5+opencv实现车辆检测计数源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 检测的类别目标有：轿车、卡车、大巴车 带GUI界面、训练好的模型、评估指标曲线、loss曲线、精确度曲线、召回率等、项目说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

这是Android实现车辆检测APP Demo: https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/128190532 可实时运行；Android车辆检测模型的检测效果还是可以的，高精度版本YOLOv5s平均精度平均值mAP_0.5=0.57192，而轻量化版本yolov5s05_416平均精度平均值mAP_0.5=0.47022左右。APP在普通Android手机上可以达到实时的检测识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约20ms左右

YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)： https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128099672