YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型，全称为"You Only Look Once"的第五代版本。这个模型在计算机视觉领域广泛应用，特别是在实时目标检测任务中表现出色。VisDrone（Visual Drone Detection）数据集则是专门为无人机视觉检测设计的，包含了大量无人机视角下的人、车和其他物体的标注图像，为研究和训练提供了丰富的素材。 训练YOLOv5模型使用VisDrone数据集，首先需要对数据进行预处理，包括图像的重采样、尺寸调整以及标签的解析。VisDrone数据集中的标注通常采用COCO格式，每个图像文件关联一个json文件，包含各个对象的边界框坐标和类别信息。在训练前，我们需要使用YOLOv5提供的脚本将这些信息转换为模型可识别的格式。 接下来是模型的配置。YOLOv5模型有多个变体，如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x，分别对应不同的模型大小和性能。根据计算资源和应用需求，可以选择合适的模型架构。在`config.py`文件中，可以设置学习率、批大小、训练轮数、权重初始化等参数。 开始训练前，需要将VisDrone数据集的图像和标注文件放置在YOLOv5的`data`目录下，并创建对应的配置文件，指定数据集路径、类别的数量等。然后，运行训练命令，例如： ```bash python train.py --cfg yolov5s.yaml --data visdrone.yaml --epochs 300 --weights yolov5s.pt ``` 这里`yolov5s.yaml`是模型配置文件，`visdrone.yaml`是数据集配置文件，`--weights yolov5s.pt`表示使用预训练的YOLOv5s权重启动训练。 在训练过程中，模型会不断迭代优化权重，通过损失函数评估预测框与真实框的匹配程度。YOLOv5使用了多尺度训练（Mosaic数据增强）和在线硬样本挖掘（OHEM）策略，这有助于模型更好地泛化并提高检测性能。 训练完成后，可以通过测试集验证模型的性能，使用`test.py`脚本： ```bash python test.py --cfg yolov5s.yaml --data visdrone.yaml --weights best.pt --img 640 ``` 这将输出模型在测试集上的平均精度（mAP）等指标。 如果需要将模型部署到实际应用，可以使用`export.py`导出ONNX或TensorRT格式的模型，以提高推理速度。同时，`detect.py`脚本可用于实时检测视频或图像。 使用YOLOv5训练VisDrone数据集涉及数据预处理、模型配置、训练、验证和部署等多个环节，整个过程需要深入理解YOLOv5的架构和VisDrone数据集的特点，以便优化模型性能并满足具体应用场景的需求。在实际操作中，可能还需要不断调整参数和策略，以达到最佳效果。

VisDrone数据集是视觉目标检测领域中一个广泛使用的数据集，特别针对无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）视角的图像分析。这个数据集由一系列图像组成，包含了不同场景下的目标物体，如行人、车辆等，旨在促进无人机视觉理解和智能分析技术的研究。在给定的压缩包中，“部分visdrone数据集，含yolo格式标签”意味着它只包含了VisDrone数据集中的一部分，并且这些图像的标签是以YOLO（You Only Look Once）格式提供的。 YOLO是一种实时的目标检测算法，以其高效和准确著称。它的主要思想是将图像分割成多个网格（grid cells），每个网格负责预测其覆盖范围内的目标。YOLO标签通常包含四个数值，分别对应于目标框的中心坐标（相对于网格的相对坐标）和宽度与高度，再加上一个类别概率。这种紧凑的表示方式使得YOLO在处理大量目标时具有较高的速度优势。 VisDrone数据集的特性包括： 1. 多样性：图像来源于不同环境、天气和时间条件，涵盖城市、乡村、室内等多种场景。 2. 目标多样性：数据集中包含了多种目标类别，如行人、车辆、自行车等，模拟真实世界中的复杂情况。 3. 高精度标注：每个目标都有精确的边界框标注，确保了训练模型的准确性。 4. 大规模：尽管给出的是部分数据集，但仍然包含大量的图像和目标实例，适合深度学习模型的训练。 使用这部分VisDrone数据集，研究人员或开发者可以： 1. 训练和优化目标检测模型：由于VisDrone数据集的标注质量高，可以用来训练YOLO或其他目标检测模型，提升模型在无人机视角下的检测性能。 2. 模型泛化能力评估：通过对比完整数据集和部分数据集上的表现，可以评估模型对未见过的数据的泛化能力。 3. 实时性研究：由于数据集涉及无人机应用，所以可以研究模型在保持高精度的同时，如何实现快速响应，满足无人机实时性的需求。 4. 新方法验证：作为基准数据集，部分VisDrone数据集可以用于验证和比较新的目标检测算法或改进。 在实际应用中，这部分数据集可能适用于无人机监控、交通管理、安全防护等领域，帮助系统识别并跟踪无人机视野内的关键对象。通过深入理解和利用VisDrone数据集的特性，我们可以推动无人机视觉技术和相关领域的进步。

基于YOLOv8与DEEPSort技术的多目标检测跟踪系统：包含56组visdrone测试视频、pyqt5界面设计与详细环境部署及算法原理介绍,基于YOLOv8和DEEPSort的多目标检测跟踪系统：深入探索环境部署与算法原理，附带56组visdrone测试视频的界面设计实战教程。,五、基于YOLOv8和DEEPSort的多目标检测跟踪系统 1.带56组测试视频，使用visdrone数据集。 2.pyqt5设计的界面。 3.提供详细的环境部署说明和算法原理介绍。 ,基于YOLOv8;DEEPSort多目标检测跟踪系统;56组测试视频;visdrone数据集;pyqt5界面设计;环境部署说明;算法原理介绍,基于YOLOv8和DEEPSort的56组视频多目标检测跟踪系统

VisDrone2018 说明：后续可能不更新了。 Tips: this repo will not be updated. Baseline： Name maxDets Result Average Precision (AP) @( IoU=0.50:0.95) maxDets=500 15.8738%. Average Precision (AP) @( IoU=0.50 ) maxDets=500 21.7822%. Average Precision (AP) @( IoU=0.75 ) maxDets=500 17.1753%. Average Recall (AR) @( IoU=0.50:0.95) maxDets= 1 0.83255%. Average Recall (AR) @( IoU=0.50:0.95) maxDets=

共8178张 训练集：测试集 为9：1 即 7275：903 主要为中小目标、密集目标，可作为小目标车辆训练检测 由于上传文件大小限制原因，内含网盘链接与提取码，请自行下载

1、YOLOv7算法Visdrone数据集训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127346292?spm=1001.2014.3001.5502

计算机视觉——数据格式转换，将Visdrone2019中的DET(可用来做目标检测)和VID(用来做视频目标检测和跟踪)，含有readme.md和对应的代码，其中需要修改的路径部分均已说明，仅需简单进行路径修改，操作方便简单，更加适合新手小白。

1、yolov5-deepsort俯视场景下visdrone数据车辆检测和跟踪，包含YOLOv5训练好的visdrone数据集权重以及各种训练曲线 2、可以生成目标运动轨迹 3、pytorch框架，python代码 4、结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、yolov5下俯视场景下车辆行人检测视觉检测，包含YOLOv5s和YOLOv5m两种训练好的visdrone数据集权重，以及PR曲线，loss曲线等等，有pyqt界面，目标类别为车辆行人等 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、Darknet版YOLOv4 visdrone数据集训练模型，训练结果文件，包含visdrone.data , visdrone.names, yolov4-visdrone.cfg， yolov4-visdrone_best.weights权重文件，并包含训练loss曲线和map曲线图， 2、用于检测各种俯视场景下的小目标，如行人、车辆等等