这个是yolov8+ByteTrack目标追踪+自定义划线计数的源码，里面有5个小案例，安装yolov8环境依赖，右键运行demo即可。通过鼠标中键绘制线条区域。如果是区域计数，当鼠标中键有3个点以上时，可以按空格键形成一个封闭的区域进行计数，具体的演示可以参考B站“微智启工作室”主页的视频。

本文来自于简书，本文主要介绍了对YOLO原理进行目标检测，以及yolov2网络结构为全卷积网络FCN，希望对您的学习有所帮助。 创新点：端到端训练及推断+改革区域建议框式目标检测框架+实时目标检测 1.1创新点 (1)改革了区域建议框式检测框架:RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重叠，这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子，每个格子负责中心在该格子的目标检

yolov3-tiny训练模型，用pytorch框架搭建，让高配置的电脑，笔记本也能训练v3tiny模型，并且部署到树莓派等视觉实践项目中进行视频实时目标检测，优点在于检测速度快，模型体积小，方便部署和搭建，对于很多新手小白来说十分友好，该模型搭配我博客所讲的方法可以让你们快速入门进行目标检测项目，YOLOv3是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。而YOLOv3-tiny是YOLOv3的简化版。YOLOv3-tiny是YOLO系列中的一个目标检测模型。它是基于深度学习算法的目标检测模型，具有较快的检测速度和较低的计算资源要求。YOLOv3-tiny相对于YOLOv4-tiny在性能上有所下降，但仍然可以实现一定的目标检测准确率。yolov3-tiny 相对于其他版本的 yolo 网络有以下优势yolov3-tiny 具有更快的推理速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。 yolov3-tiny 在保持较高检测精度的同时，具有更小的模型体积，占用更少的存储空间。 yolov3-tiny 适合于在计算资源有限的设备上进行目标检测任务。

1、YOLO苹果缺陷目标检测数据集包含700张高质量的真实场景图片，图片格式为jpg。数据场景丰富，分为训练集和验证集。 2、使用lableimg标注软件进行标注，标注框质量高，标签格式为VOC格式（即xml标签）。这些标签可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。

Bdd100k数据集，涵盖了不同车型在不同天气条件下以及在白天和夜晚的图片.数据集预处理进行了增强处理,其中包括:亮度调整、图像模糊、图像加噪、翻转旋转变换等,数据集包含9000余张图片.训练集、验证集、测试集比例约为8:1:1.

使用C++ 与ONNXRuntime部署yolov8旋转目标检测源码+模型(c++).zip

项目包含：路面缺陷检测数据（4类别），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为600*600的RGB图片，数据集道路上的缺陷检测 【数据集介绍】路面缺陷图像数据，4类别：纵向裂纹、横向裂纹、坑洞、不规则裂缝 【数据总大小】74 MB 数据分为分为训练集和验证集 训练集datasets-images-train：841张图片和841个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：231张图片和231个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】4类别的具体类别信息 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行

1）整个yolov5模型 2）二维码数据集 3）二维码训练得到的模型 4）模型转成onnx格式，在opencv dnn下调用 5）二维码检测识别程序

采用tensorflow（python）实现 YOLO v3目标检测算法，可对图片，包含图片的文件夹、摄像头和视频进行对如下20个类物体的检测。

yolov5 yolov5_使用yolov5+deepsort进行无人机目标跟踪