目标检测YOLO实战应用案例100讲-高密度交通场景下智能汽车多目标检测与跟踪算法

目录

知识储备

基于YOLOv5的高密度交通场景下智能汽车多目标检测与跟踪

1. 数据准备

2. 安装必要的库

3. 数据预处理

4. YOLOv5目标检测

5. 多目标跟踪（SORT算法）

6. 结果可视化

前言

高密度交通场景的多目标检测算法的难点

高密度交通场景的多目标跟踪算法的难点 

卷积神经网络与多目标跟踪理论  

2.1神经网络相关理论 

 2.1.1卷积神经网络的相关理论 

2.1.2 神经网络的新型理论结构

2.1.3 神经网络训练过程 

2.2 基于卷积神经网络的检测理论 

 2.2.1基于候选网格的检测算法 

2.2.2基于回归栅格的检测算法 

2.3多目标跟踪算法的相关技术理论 

2.3.1多目标跟踪任务模型 

2.3.2多目标跟踪任务与单目标跟踪任务 

基于YOLO_Free的多目标检测算法  

3.1 YOLOv3 模型介绍 

3.1.1特征骨干网络 

3.1.2 多尺度融合与预测 

3.1.3 对象框定位与尺寸回归 

3.1.4 损失函数 

3.2 YOLO_Free检测算法与数据优化  

3.2.1双随机遮挡填充 

 3.2.2 解耦检测头与去除锚框的预测 

 3.2.3基于DIoU的损失函数优化与非极大抑制 

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本文篇幅较长分为上下两篇，下篇详见高密度交通场景下智能汽车多目标检测与跟踪算法(续)

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