yolov5车辆检测源码

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种基于深度学习的对象检测算法，由 Ultralytics（一家专注于开源机器视觉的研究团队）开发。对于车辆检测，YOLOv5源码主要关注其单阶段目标检测框架，它在实时性和准确性上都有良好的表现。

在YOLOv5的源码中，车辆检测通常作为其中的一个类别，如"car"或"vehicle"，它是通过预训练模型进行的。源码包括了训练模型的步骤，即利用大量的标注数据集（如COCO、Cityscapes等）对网络进行优化；以及部署阶段，提供API或命令行工具来应用模型在新的图像或视频上进行检测。

为了了解YOLov5车辆检测的源码，你可以参考以下几个关键部分：
1. `models`目录下的`yolov5s.yaml`, `yolov5m.yaml`, `yolov5l.yaml`, `yolov5x.yaml`等配置文件，它们定义了不同的模型结构。
2. `train.py`脚本，用于模型的训练过程，包括数据预处理、损失函数计算和模型更新。
3. `detect.py`脚本，负责模型推理和检测结果的生成。

如果你想深入研究，可以尝试查看`forward()`函数，那里实现了物体定位和分类的核心预测逻辑。