基于yolo的行人车辆目标检测识别实战

最新推荐文章于 2025-11-24 17:01:47 发布
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#YOLO #目标检测 #机器学习 #python

这篇文章介绍了如何使用YOLO算法进行行人和车辆的目标检测，并提供了详细的实战项目链接。作者在优快云博客分享了项目的详细步骤和代码实现。
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Labelimg是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式。分为是：1 VOC标签文件，保存为xml文件。2 yolo标签格式，保存为txt文件。3 createML标签格式，保存为json格式。
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CV 小涵的博客，计算机本硕211毕业，研究计算机视觉、模型微调、RAG等方向，收藏有国内外优质数据集，解决视觉相关项目方案，欢迎交流讨论。
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【数据集】【YOLO】【目标检测】行人车辆识别数据集 8673 张，YOLO行人车辆识别系统实战训练教程。 数据集中包含3种分类：{'0': 'Bus', '1': 'Car', '2': 'Person'}，代表大巴车、轿车、行人。 数据集来自国内外图片网站、无人机航拍视频截图、监控视频截图； 可用于无人机车辆检测、监控车辆检测等。 检测场景为道路、景区、停车场等有车辆行驶的场景，可用于智慧交通等，服务于道路监管、车流量管控、车辆跟踪等。 基于QT的yolo可视化界面实战教程（详细步骤）。
基于 yolo 的行人目标检测.zip
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总之，基于YOLO的行人目标检测项目是一个很好的学习平台，涵盖了深度学习、目标检测和人工智能的基础知识，同时也提供了实战经验，对于学习者和开发者来说，无论是理论理解还是实践操作，都是极具价值的。
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ECCV 2020 GigaVision挑战赛“行人和车辆检测”和“多目标追踪”冠军方案解读
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