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。

1、yolov5训练好的汽车检测模型，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的汽车识别权重，从自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集训练得到 2、自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85208797 4、包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为car，配置好环境后可以直接使用 5、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 6、采用pytrch框架，python代码

车辆car目标检测 yolov5 车辆检测数据集， 类别名：car； VOCtrainva2012数据集 提取得到，标签类别：txt和 xml两种

1、车辆数据集，包含白天和夜间的车辆数据集，并含有俯视场景的图片，都已经标注好，可以直接用于YOLOv5、YOLOv3、SSD车辆检测 2、标注的类别为car、共几千张图片，标签格式为txt和xml两种格式

本项目用Yolov4实现传统目标检测，Yolov5实现车牌检测，可以一起呈现，需要的老板联系。