城市道路中行人车辆检测与计数YOLOv5实现

内容概要：本文档介绍了基于YOLOv5模型在BDD100K数据集上，实现城市道路交通元素的检测与计数全流程方法。文档涵盖竞赛项目说明、数据集介绍、YOLOv5环境配置与代码实施流程、训练测试步骤及其结果解读。主要内容涉及模型选择与准备工作、标签与数据预处理，模型训练与评估方法等方面。 适合人群：适用于有一定深度学习基础的技术从业者或研究学生。 使用场景及目标：适用于城市交通监控、无人车辆开发等相关行业中的车辆行人探测计数应用场景和技术人员职业技能的自我提高。同时也适用于学术科研机构，以促进计算机视觉领域的学术进展和技术革新。 其他说明：为了帮助学习者更好的理解和实践模型的应用，文中还讨论了一些改进模型表现的方法，诸如数据增强、超参数调优与网络架构的修改，进一步提供了模型导出和可视化的途径，方便后续成果分享和工程落地的部署。