YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了 出/入 分别计数。 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。 YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了 出/入 分别计数。 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。YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了 出/入 分别计数。 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。

YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。

YOLOv5进行水域游泳者检测系统， 编写数据集配置文件 修改位于 models/yolov5s_swimmer.yaml 的文件内容。 主要是修改 ==nc== 参数的值，这里我们有 ==person== 和 ==swimmer== 两种类型的目标，所以 nc 设置为 2。 # parameters nc: 2 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple # anchors anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 # YOLOv5 backbone backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1

1、yolov5车辆行人检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的车辆行人检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，map达90% 多，在一万多张交通场景行人车辆数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为person和car 共2个类别，并附5000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

yolov5火焰烟雾检测数据集，烟雾和火焰数据集和源码（包含视频和图片素材，可直接进行推理测试）。1、项目是训练过的，可直接进行推力测试。 2、项目包含烟雾和火焰的数据集，已标记好！ 3、如果想想重新训练也可以。 4、可以直接用训练好的权重pt文件进行推力测试，测试视频和图片都可以，很好用。 5、价格绝对是优惠价，可以放心下载

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可以被OpenVINO工具包直接调用的YOLOv5 IR模型，包含bin文件和xml文件，可以快速用于模型部署，实现物体识/目标检测。

基于Yolov5车牌检测，更快更准.zip

基于yolov5的旋转目标检测.zip

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