基于yolov5+大疆教育无人机Tello TT实现目标识别检测+追踪测距完整源码+数据集+训练好的模型+操作说明文档.7z 数据集目标是旗、圈识别 模型已经训练调优 请参考项目说明中的步骤来操作。 【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。

基于yolov5和大疆教育无人机TelloTT实现目标识别测距追踪源码+训练好的模型数据.zip提供训练好的模型，调用方法如下： 模型加载 model = DetectApi(weights=['.\yolov5_new\weights\best.pt'], nosave=False) 目标检测 img_path = '.\img\20.jpg' #待检测图片 res = model.detect(source=img_path) print(res) #显示检测结果 识别后的结果默认存放在yolov5_new/runs/detect/exp*文件夹下 基于yolov5和大疆教育无人机TelloTT实现目标识别测距追踪源码+训练好的模型数据.zip提供训练好的模型，调用方法如下： 模型加载 model = DetectApi(weights=['.\yolov5_new\weights\best.pt'], nosave=False) 目标检测 img_path = '.\img\20.jpg' #待检测图片 res = model.detect(source=img_path) pr