yolov5跟踪算法

Yolov5是一种流行的目标检测算法，它基于深度学习技术，特别是卷积神经网络。Yolov5算法通过将图像划分为不同的网格单元并预测每个单元中存在的物体类别和位置来实现目标检测。

然而，Yolov5本身并不是一个跟踪算法，它只能对静态图像进行目标检测。如果要实现目标的跟踪，可以结合Yolov5与其他跟踪算法，如卡尔曼滤波器或者使用光流跟踪等方法来实现。

使用Yolov5进行目标检测后，可以将检测到的物体的位置信息传递给跟踪算法，从而实现目标的连续追踪。这样可以在视频中实时跟踪目标，并获取目标的运动轨迹等信息。