项目名称为Evidential Detection and Tracking Collaboration，主要用于强大的反无人机系统，涉及新问题、基准和算法研究。下面介绍项目的复现步骤：安装环境：使用Anaconda创建并激活名为edtc的虚拟环境，Python版本为3.6，然后执行bash install_pytorch17.sh脚本安装相关依赖。conda create-nedtcpython=3.6conda activate edtcbashinstall_pytorch17.sh训练YOLO检测器编辑数据集设置文件/path/to/EDTC/yolov5/data/antiuav.yaml，配置数据集路径等信息。进入/path/to/EDTC/yolov5目录，执行python train.py开始
复现无人机的项目，项目名称为Evidential Detection and Tracking Collaboration
发布时间：2026/5/19 23:06:47
项目名称为Evidential Detection and Tracking Collaboration，主要用于强大的反无人机系统，涉及新问题、基准和算法研究。下面介绍项目的复现步骤：安装环境：使用Anaconda创建并激活名为edtc的虚拟环境，Python版本为3.6，然后执行bash install_pytorch17.sh脚本安装相关依赖。conda create-nedtcpython=3.6conda activate edtcbashinstall_pytorch17.sh训练YOLO检测器编辑数据集设置文件/path/to/EDTC/yolov5/data/antiuav.yaml，配置数据集路径等信息。进入/path/to/EDTC/yolov5目录，执行python train.py开始
