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摘 要：隨著現(xiàn)代技術(shù)的迅速發(fā)展，在智能交通領(lǐng)域上有著不凡的發(fā)展，在行人車輛目標檢測在計算機視覺方向的研究有著不凡的研究，目前目標檢測算法可以分成3類：傳統(tǒng)的目標檢測算法：Cascade + HOG/DPM + Haar/SVM;候選區(qū)域/框 + 深度學(xué)習(xí)分類：R-CNN SPP-net YOLO/SSD/DenseBox 等方法。（剩余3017字）
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基于深度學(xué)習(xí)框架YOLOV5行人跟蹤及車輛檢測
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