还是很牛的：s模型24.5m L模型144MYOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss论文：https://arxiv.org/abs/2204.06806代码1（已开源）： https://github.com/TexasInstruments/e
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2023-08-26 23:31:20
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# 实现YOLOv5 人体检测 python教程
## 1. 整体流程
首先我们来看一下整个实现YOLOv5 人体检测的流程，下面是一个简单的表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 下载YOLOv5模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 进行人体检测 |
## 2. 详细步骤
### 步骤
原创
2024-07-02 06:17:20
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用MediaPipe完成人体姿态关键点的实时跟踪检测，先放张图看效果，FPS值为17，右下输出框为32个人体关键点的xy坐标。有需要的可以使用 cv2.VideoCapture(0) 捕获电脑摄像头。本节就用马老师的视频来跟踪人体姿态。1. 导入工具包# 安装opencv
pip install opencv-contrib-python
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2023-10-18 20:11:41
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行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)；行人检测，人体检测，人体数据集，行人数据集，YOLOv5
原创
2023-07-14 16:38:36
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目录前言正文一、何为YOLOV5二、环境三、安装1. pycharm2. Anaconda3. 安装cuda 和cudnn4. 安装yolov55. 安装yolov5里面的requirement.txt6. 安装Pytorch7. 下载权重文件8. 实际测试总结参考 前言这篇文章主要的目的还是作为自己的一种记录吧，虽然大部分是参考了下面文章，但还是有些地方比较不一样。以后，如果要重装的话，自己所
深度学习计算机视觉从入门到精通——人体属性检测与深度实战说明：本文来自数据堂人工智能实验室（AI Lab ）深度学习计算机视觉从入门到精通第六讲人体属性检测与深度实战。 主讲人：丁勇一、人体属性检测介绍1.1人体属性检测概述 总体来讲人体属性检测在机器视觉方面可以概括为：给定人体框，通过分析人体属性特征与图像低层特征的映射关系，检验或识别出人体框中的视觉语义特征。1.2人体属性检测处理流程1.3人
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2024-08-29 00:12:48
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# 如何实现Python人体检测
## 1. 整件事情的流程
首先，我们来看一下实现Python人体检测的整个流程。下面是一个简单的表格展示了该流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------|
| 1 | 下载并安装OpenCV库 |
| 2 | 导入所需的库 |
| 3 | 加载图像
原创
2024-04-20 05:17:46
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行人跟踪计数系统介绍环境项目源码（github)部分代码更新 介绍本项目使用yolov5作为检测器，使用deepsort作为跟踪器，跟踪并计数镜头前走过的行人数量。 代码中设置的是只计数行人的数量，如果要计数其他东西比如车辆之类的也非常简单，只需要稍微修改一下代码即可，在parser.add_argument('--classes', default=0, type=int, help='fil
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2023-09-15 16:01:28
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目标检测系列之yolov5的detect.py代码详解前言哈喽呀！今天又是小白挑战读代码啊！所写的是目标检测系列之yolov5的detect.py代码详解。yolov5代码对应的是官网v6.1版本的，链接地址如下：https://github.com/ultralytics/yolov5一、总体代码详解废话不多说，直接上代码啦！# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0
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2024-05-09 10:32:12
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YOLOv5并不是一个单独的模型，而是一个模型家族，包括了YOLOv5s、YOLOv5m、YOLO...
原创
精选
2022-02-15 15:05:10
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目录1.虚拟环境的配置1.1虚拟环境的创建1.2所需库的安装1.3 放入yolov5s.pt模型文件1.4测试目标检测是否能正常运行2.配置数据集路径文件3.配置模型文件4.修改训练文件参数5.开始训练及成果6.使用自己训练的模型进行目标检测 如果已经可以成功运行上面第三步目标检测,则可以跳过第一步,从2.1大步开始1.虚拟环境的配置1.1虚拟环境的创建在win+R中打开cmd 输入以下代码创建
前段时间琢磨了下人头检测这个功能，现在有了初步的认知和体会，下面开始讲下我在实现人头检测过程中遇到的坑和解决方法。环境搭建：pycharm，python2.7，opencv2.7，numpy。 这些个环境都是前期准备的，安装和配置都挺方便的，不得不说这里就是python的各种功能的库是真的多，前辈们真是值得膜拜。这里给出一个我下载那些库的网站，python库下载 下载了需要的库用pip安装就行。
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2023-11-03 21:23:12
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1、主要贡献
网上对YOLOV5是否称得上V5都有异议，可见其并没有算法上的重大创新，主要是多种trick的集成，并且开源了一套快速训练、部署的方案。
2、主要思路
主体流程和V3类似，三分分支预测，如下：
3、具体细节 1）input
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2024-03-28 03:18:46
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目录1、下载权重编辑2、python 推理3、转ONNX格式4、ONNX RUNTIME C++ 部署utils.hutils.cppdetect.hdetect.cppmain.cppCmakeList.txt1、下载权重我这里之前在做实例分割的时候，项目已经下载到本地，环境也安装好了，只需要下载pose的权重就可以 2、python 推理yolo task=pose mode=predict
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2023-11-30 17:26:19
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最近在实现Pairwise Relational Networks for Face Recognition论文，预处理人脸时发现资料没那么好找，现整理成jupyter文档方便回顾。预处理的总体流程：人脸关键点检测根据眼部关键点旋转图片做人脸对齐旋转人脸关键点，使其与对齐后的图片匹配根据关键点裁剪人脸到固定尺寸(此步骤和PRN论文略有不同)变换人脸关键点，使其与裁剪后的图片匹配1 Imports
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2024-02-24 14:07:14
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yolov5是一款强大的目标检测模型，广泛应用于计算机视觉领域。通过本文，我将记录解决“yolov5目标检测代码python”相关问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等多个方面的细致内容。
## 版本对比与兼容性分析
在处理yolov5时，了解不同版本之间的差异至关重要。以下是yolov5版本演进史的时间轴，帮助我们快速判断不同版本间的兼容性。
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# 人体检测在Java中的应用
人体检测是一种通过计算机视觉技术识别和跟踪人的身体部位的技术。它在很多领域有着广泛的应用，比如安防监控、人脸识别、姿势识别等。在Java中，可以利用OpenCV这个强大的计算机视觉库来实现人体检测功能。本文将介绍如何在Java中使用OpenCV实现人体检测，并给出代码示例。
## OpenCV介绍
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计
原创
2024-03-04 04:32:16
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这是项目《行人检测(人体检测)》系列之《Android实现人体
原创
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2023-07-14 16:04:49
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随着计算机视觉技术与深度学习的发展，AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内，深度学习算法已经在处理图像及分类等方面，取得了可观的成绩，并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用，比如安防视频监控等。 基于AI的人体检测技术近年来也越来越被提及和应用。人体检测是目标检测的一个分支。人体检测算法可以实现对视频及图片中的所有人体进行检测，并返回每个人体的矩形框
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2024-01-31 10:52:35
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训练自己的yolo3模型用于识别机动车及部分道路信息本文主要记录自己训练yolo3模型的整个过程，大部分参考Keras/Tensorflow+python+yolo3训练自己的数据集，感谢原作者。 我的环境如下python 3.7.3
tensorflow 1.14.0
opencv 3.4.
