这是一个Python实现的YOLOv5(PyTorch)代码示例，用于检测行人和车辆的目标。该代码提供了详细的说明，包括如何使用YOLO算法进行目标检测以及如何使用PyTorch库进行模型训练和推理。示例代码范例含有多个示例，展示了不同情境下的检测效果。如果你对行人和车辆目标检测感兴趣，这些代码范例将为你提供很好的参考。
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主要是yolov4-tiny和opencv4.4的源码,功能主要用于目标检测,可以在Ubuntu或Linux上跑,直接实现摄像头、视频、图片的检测。
需要配置opencv和cuda的环境，配置之后可以直接运行生成检测之后的图片，yolov4.weights直接在网上下载就可以放到代码的目录下
本文详细解析了YOLOv7目标检测论文的关键内容和技术细节，并结合实验演示了YOLOv7的推理效果。同时，还对YOLOv7与其他YOLO系列目标检测器进行了对比分析，为读者提供了全面的技术参考和实践指
YOLOv论文.zip是目标检测算法YOLOv的研究论文，研究者通过对YOLOv算法原理和技术细节进行深入分析，对其在准确率和速度等方面的优劣进行探讨。该论文详细介绍了YOLOv的网络结构、物体定位和
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adaboost人脸检测文章，对开发者很有用
Pedestrian detection Opencv implementation
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opencv行人检测代码
HOG行人检测代码代码不错可以运行，是基于SVM的，在matlab平台上
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