使用yolov5完成的实时骑行目标检测
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案例介绍
关键词：目标检测，图像处理，神经网络，深度学习，人工智能，Yolo，python，pytorch，ultralytics
介绍：该产品可以部署在移动端、网络摄像头或自己的python脚本，实现对路面骑行目标的检测。并且能够对小目标完成分类，包括识别是否穿戴头盔、区分交通工具类型、是否载人等。图示为该模型部署在手机上的示意图
个人贡献：数据集准备、代码实现、深度学习训练、可视化、模型部署、模型测试
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使用yolov5完成的实时骑行目标检测
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