YOLOv7与deepsort结合的目标检测解决方案

资源摘要信息:"本资源包含YOLOv7和deepsort的目标检测实现的源码及模型文件。YOLOv7（You Only Look Once version 7）是一种流行的目标检测算法，以其速度快和准确度高而闻名。YOLOv7属于深度学习模型中的单阶段检测网络，能够实现实时目标检测，适用于工业界和学术界多种应用场景。YOLOv7算法对传统YOLO系列算法进行了大量改进，如对网络结构、损失函数等关键部分进行了优化，显著提升了目标检测的性能。 DeepSORT是一个高效且准确的跟踪算法，它是SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的改进版本。DeepSORT在 SORT的基础上引入了深度学习技术，通过外观信息来关联和识别目标，从而提高了跟踪的准确性和稳定性，尤其在复杂场景下，比如多目标跟踪和遮挡场景中，表现优异。 本资源的主要适用人群是计算机科学、电子信息工程、数学等专业的大学生，它非常适合用于课程设计、期末大作业或毕业设计作为参考资料。使用本资源需要学习者具备一定的编程和机器学习知识基础，能够理解并运行源码，且在遇到问题时能够自行调试和修改代码。本资源还包括仿真源码和数据集下载列表的链接，学习者可以根据自己的需求去下载相关资料。 特别注意的是，本资源属于参考资料范畴，并非满足所有定制需求的工具。使用资源过程中，作者不提供答疑服务，且对于不存在资源缺失的问题概不负责。资源的下载和使用需遵守相关法律法规，并保证资源的合法使用。在学习和研究过程中，学生和开发者需要根据自身的项目需求，对源码进行适当的调整和优化，以达到预期的效果和性能。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个文件，即"基于YOLOv7和deepsoort实现目标检测（源码+模型）"。这个文件是打包后的压缩文件，需要解压缩后才能使用里面的资源。在解压之后，用户通常会发现包含源代码文件（可能是Python、C++等语言编写）、预训练模型文件、数据集、项目说明文档、使用说明等，这些都是实现目标检测功能所必需的组件。"