文件名	用途	对应附录
paper.pdf	论文本体	/
video_process.py	视频预处理	1
problem1_yolo.py	问题一yolo检测	2
problem2_yolo.py	问题二yolo+贪心匹配跟踪	3
problem2_analyze.m	问题二结果可视化	4
CSRT.py	本来问题二想试试CSRT算法跟踪的	/
defog.py	暗通道去雾，已整合	/
main.py	略	/
problem1_yolo_analyze.py	问题一结果分析，没用上	/
problem1_yolo_CSRT.py	本来问题二想试试CSRT算法跟踪的	/
readavi.py	读取avi视频的代码，已整合	/
第三次人赛A题附件.avi	视频文件	/

关于论文

虽然评阅标准中说“不建议使用深度学习等方法”，我用yolo的时候心里也挺忐忑不安的……但是好在，一方面，感谢评阅我的论文的同学，能够欣赏我的论文；一方面，后来我问了一下老师，说yolo是可以使用的，但是一定要做好详略得当的模型描述，国赛有论文长度限制。

这一次我的yolo模型说明部分我觉得我做的也不好，还是长了，而且我没有说其前置知识，比如神经网络，比如CNN。所以这一块请大家不要模仿我。

关于yolo模型的训练

我这次赶时间，没有自己训练模型，而是直接用了作者提供的预训练模型（刚好有车辆的标签）。这是不好的……一方面，直接拿过来用应该不太好；一方面，识别效果其实也不太好，会有很多闪烁啥的。所以我以后还是会尝试自己训练模型的。