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基于YOLOV5的街景人车检测摘要
针对城市街道景物的调查中，街道景物的环境复杂多变，在提取到的街景图片中敏感信息的分布不均匀等，所以依靠人的视觉来对这方面的信息进行识别并进行人为标注将会耗费大量的人力和时间开销。本论文为了实现对街道景物等目标的检测，通过YOLOV5模型研究基于视觉的街道景物中的敏感信息的物体的检测。本论文首先介绍YOLO系列神经网络的起源和概况，再对国内外这方面内容的研究做一些概括；接下来介绍通过YOLOV5对街景图片中车辆、人物等信息的识别的训练结果进行展示和数据的一些对比，最后是对本次实验的概括总结并对YOLOV5的优点进行了针
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