将YOLOv5行人重识别+PYQT5操作画面相结合，可以实现以下功能： 1. 基于已训练的行人重识别模型，实时进行行人框标注，以进行后续的行人识别。 2. 进行行人框标注后，自动保存到query文件中，得到行人特征，并在输入视频帧中进行行人重识别 3. 操作画面使用PYQT进行简单设计，可以选择输入视频、照片等，并实时显示画面 4. 引用大佬博客https://blog.csdn.net/z240626191s/article/details/129221510?spm=1001.2014.3001.5501

yolov5头部检测，教室头部检测，pyqt5，目标检测，深度学习，网络优化，目标检测接单，yolov5，yolov7，yolov8 扣扣：2046删532除381 语言：python 环境：pycharm，anaconda 功能：有训练结果，可添加语音报警，可统计技术，可定制yolov7，yolov8版本 注意: 1.可定制！检测车辆，树木，火焰，人员，安全帽，烟雾，情绪，口罩佩戴……各种物体都可以定制，价格私聊另商！ 2.包安装！如果安装不上可以保持联系，3天安装不上可申请退货！

内含3个子文件夹，未进行训练集与测试集的分类。分别包含了Annotations文件夹，xml文件的文档，ImageSets文件夹，还有最主要的JPEGImages文件夹，里面是我们本次训练所必须的图片数据集。拿到这个压缩包后，我们还需要对其进行一个大致的训练集与测试集的分类，以此来方便之后的每一次训练。 另外需要注意的是，该压缩包里的Annotations文件夹里的xml文件，需要转换为txt文本文件。 感谢下载。

YOLOv5的商品识别

主要是文章里面的附件

基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测的移植与部署的资源包，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

汽车轮胎分类图像数据集，一共包含两类，正常的和缺损的。用于目标检测，深度学习，yolov5. 汽车轮胎分类图像数据集，一共包含两类，正常的和缺损的。用于目标检测，深度学习，yolov5. 汽车轮胎分类图像数据集，一共包含两类，正常的和缺损的。用于目标检测，深度学习，yolov5. 汽车轮胎分类图像数据集，一共包含两类，正常的和缺损的。用于目标检测，深度学习，yolov5. 汽车轮胎分类图像数据集，一共包含两类，正常的和缺损的。用于目标检测，深度学习，yolov5. 汽车轮胎分类图像数据集，一共包含两类，正常的和缺损的。用于目标检测，深度学习，yolov5. 汽车轮胎分类图像数据集，一共包含两类，正常的和缺损的。用于目标检测，深度学习，yolov5. 汽车轮胎分类图像数据集，一共包含两类，正常的和缺损的。用于目标检测，深度学习，yolov5. 汽车轮胎分类图像数据集，一共包含两类，正常的和缺损的。用于目标检测，深度学习，yolov5. 汽车轮胎分类图像数据集，一共包含两类，正常的和缺损的。用于目标检测，深度学习，yolov5. 汽车轮胎分类图像数据集，一共包含两类，正常的和缺损的。用于目

本项目通过yolov5进行目标检测，deepsort对出现的车辆和人进行跟踪和ID更新，并在视频的每一帧记录出现目标的出现次数，最后统一统一视频中出现目标的起止时间 下载按照readme.md进行虚拟环境搭建，然后直接运行即可

YOLOv5框架，将源码进行封装，并利用pyqt实现了训练+检测2个部分的界面功能。训练部分，从图片爬虫下载、数据标注、数据集配置到最后的训练；检测部分，从检测参数设置（支持实时设置置信度和IOU等）、数据选择（支持图片、视频和多种摄像头）到结果显示。全部实现界面开发和多线程调度处理。

改进YOLOv5_v7 _ 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv_迪菲赫尔曼的博客-CSDN博客.mhtml