【算法介绍】基于YOLOv8的红外小目标无人机与飞鸟检测系统是一项集成了前沿技术的创新解决方案。该系统利用YOLOv8深度学习模型的
【算法介绍】YOLOv8，作为YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，于2023年由Ultralytics公司发布，是当前性能卓越的目标检测
这些检测不仅基于图像中的物体识别，还结合了人脸和手部的位置关系、嘴部区域特征等多维度信息，以提高检测的准确性。该系统通
训练完成后，系统能够实时分析摄像头采集的图像，判断工人是否佩戴安全帽，并进一步识别安全帽的颜色。该系统旨
本项目由于使用了3个模型，所以实时性能较差，建议采用GPU推理加快推理速度，同时尽量不要使用cv2.imshow去实时显示窗口，而是采用
如果想要检测其他姿势： 1.收集图片，跑runOpenpose.py 文件获得人体的关键点图 2.对人体的关键点图根据自己想要的进行分类放在data/松，比如我的环境是。
理论上支持最新ultralytics版本。【完整源码下载地址】
TT100K数据集作为该系统的训练基础，包含大量从中国多个城市收集的交通标志图像，覆盖了城市道路、乡村道路及高速公路等多
思路：首先，从数据集中随机选择四张图像，然后将它们缩放、随机裁剪，并按马赛克模式拼接在一起。这种方式允许模型看到多尺度的目
【算法介绍】基于YOLOv8的海上红外目标系统是一项集成了前沿技术的创新解决方案，专为复杂海洋环境下的目标检测而设计。该系
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