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基于深度学习YOLOv5的自动驾驶目标检测系统详解

深度学习&目标检测实战项目 2025-05-22 12:01:03
简介基于深度学习YOLOv5的自动驾驶目标检测系统详解

项目概述

随着自动驾驶技术的快速发展，目标检测成为自动驾驶系统中的核心技术之一。YOLOv5（You Only Look Once Version 5）是一种流行的目标检测算法，因其高效、准确和实时性而广泛应用于各种任务，尤其是自动驾驶中的障碍物检测、行人检测、车辆检测等任务。本项目的目标是基于YOLOv5实现一个自动驾驶目标检测系统，能够实时识别道路上的车辆、行人和交通标志等目标。

本博客将详细介绍如何使用YOLOv5实现自动驾驶目标检测系统，涉及以下几个部分：

  1. 数据集准备：如何选择和处理用于自动驾驶目标检测的图像数据集。
  2. YOLOv5模型训练：如何配置YOLOv5并训练目标检测模型。
  3. 实时推理与目标检测：如何使用训练好的YOLOv5模型进行实时目标检测。
  4. PySide6界面设计：如何设计一个简单的图形用户界面展示目标检测结果。

1. 数据集准备

1.1 选择数据集

在自动驾驶任务中，常用的公开数据集包括：

  • COCO数据集：这是一个广泛应用于目标检测的综合性数据集，包含多种类目
风语者！平时喜欢研究各种技术，目前在从事后端开发工作，热爱生活、热爱工作。

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