YOLOv5行人车辆目标检测代码范例及说明
资源介绍
本仓库提供了一个名为“用python实现YOLOv5(PyTorch)行人和车辆的目标检测 系列代码范例 含说明.docx”的资源文件。该文件详细介绍了如何使用Python和PyTorch框架实现YOLOv5模型，用于检测图像或视频中的行人和车辆目标。
内容概述
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代码范例：文件中包含了完整的Python代码示例，展示了如何加载YOLOv5模型、进行目标检测以及处理检测结果。
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详细说明：代码范例附有详细的说明文档，解释了每一部分代码的功能和实现原理，帮助用户更好地理解和使用YOLOv5模型。
适用人群
- 对目标检测感兴趣的Python开发者
- 希望学习YOLOv5模型的研究人员
- 需要实现行人和车辆检测的项目开发者
使用方法
- 下载本仓库中的“用python实现YOLOv5(PyTorch)行人和车辆的目标检测 系列代码范例 含说明.docx”文件。
- 打开文件，按照说明文档逐步运行代码示例。
- 根据实际需求，修改和扩展代码，实现自定义的目标检测功能。
注意事项
- 确保已安装Python和PyTorch环境。
- 代码示例中可能需要下载预训练的YOLOv5模型权重文件，请确保网络连接正常。
贡献
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许可证
本资源文件遵循MIT许可证，允许自由使用、修改和分发。