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将YOLOv5用于车辆检测任务，只考虑感兴趣区域（ROI）中的对象 使用DeepSORT进行车辆跟踪，无需对该模型进行再训练，只需进行推断 使用余弦相似性将对象的轨迹指定给最相似的方向。 在每个方向上计算每种类型的车辆。

多目标追踪文件

实现了 出/入 分别计数。 显示检测类别。 默认是 南/北 方向检测，若要检测不同位置和方向，可在 main.py 文件第13行和21行，修改2个polygon的点。 默认检测类别：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车。 检测类别可在 detector.py 文件第60行修改。 运行环境 python 3.9.10，pip 22.0.3+ pytorch 1.10.2+ pip3 install -r requirements.txt 如何运行 确保正确安装 python 和 CUDA D:\> python -V D:\> nvidia-smi D:\> nvcc -V

项目简介： 使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数，代码封装成一个Detector类，更容易嵌入到自己的项目中。 效果：  # YOLOv5检测器： ```python class Detector(baseDet): def __init__(self): super(Detector, self).__init__() self.init_model() self.build_config() def init_model(self): self.weig

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