yolov5实现视频检测

引用\[1\]中提到了使用Yolov5算法进行实时行为检测的相关内容。根据引用\[2\]中的代码，可以使用torch.hub.load函数加载yolov5模型，并设置相关参数，如confidence threshold、iou threshold、最大检测数目和类别数目等。同时，还可以使用slowfast_r50_detection模型进行目标检测。根据引用\[3\]中的描述，通过结合yolov5实现目标检测、deepsort实现目标跟踪以及slowfast实现动作识别，可以实现端到端的目标行为检测模型。因此，使用yolov5可以实现视频检测的功能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [视频实时行为检测——基于yolov5+deepsort+slowfast算法](https://blog.csdn.net/kobepaul123/article/details/126942095)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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