这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了谈yolov5车辆识别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
目录
**前言**
一、YOLOv5算法简介
二、YOLOv5在车辆识别中的应用文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-441175.html
1. 车辆检测文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-441175.html
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摘要：基于深度学习的高精度红外行人车辆检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位红外行人车辆目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的红外行人车辆目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检
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本次开源计划主要针对大学生无人机相关竞赛的视觉算法开发。 开源代码仓库链接：https://github.com/zzhmx/yolov5-tracking-xxxsort.git 先按照之前的博客配置好环境： yolov5-tracking-xxxsort yolov5融合六种跟踪算法（一）–环境配置GPU版本 yolov5-tracking-xxxsort yolov5融合六种跟踪算法（一）–
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本实验使用自动驾驶的公开数据集BDD100K。 数据格式：BDD100K 数据集包含10万段高清视频，每个视频约40秒720p30 fps，总时间超过1,100小时。视频序列还包括GPS位置、IMU数据和时间戳；视频带有由手机记录的GPS/IMU信息，以显示粗略的驾驶轨迹，这些视频分别是从美国不
目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
