踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。
贾较瘦
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基于手势识别的鼠标控制实现
代码下载地址:下载地址鼠标功能手势WindowsmacOS移动右手食指朝上✅✅单击右手食指与拇指捏合✅✅双击单击两次✅❌右击右手食指与中指捏合✅✅向上滑右手五指朝上✅✅向下滑右手拇指弯曲,其余四指朝上✅✅拖拽右手中指、无名指、小指朝上✅✅虚拟鼠标一、功能:用手势控制鼠标,鼠标功能对应手势如下:鼠标功能手势WindowsmacOS移动右手食指朝上✅✅单击右.原创 2022-03-20 16:44:02 · 9319 阅读 · 21 评论 -
基于人脸识别、姿态检测、距离估计的看电视姿态检测
人脸识别:检查谁在看头部姿态估计:检查是否在看距离估计:检查是否离电视太近代码下载地址:下载地址AI分析看电视行为一、功能:人脸识别:检查谁在看头部姿态估计:检查是否在看距离估计:检查是否离电视太近二、硬件:Windows10或11(无需GPU)或MacOS 都测试可行普通RBG USB摄像头三、软件:python 3.7.10pip安装一下依赖包dlibopencv-contrib-python(可能需要先卸载opencv-python:pip unins..原创 2022-03-20 16:33:43 · 13814 阅读 · 0 评论 -
基于人脸识别的人脸考勤机实现(训练、测试、部署)
代码下载地址:下载地址一、硬件:Windows10或11(无需GPU)或MacOS 都测试可行普通RBG USB摄像头二、软件:Python:3.7opencvDlib二、用法:使用python demo_full.py --{参数名}={参数值} -h, --help show this help message and exit --mode MODE 运行模式:reg,recog 对应:注册人脸、识别人脸 --id ID.原创 2022-03-20 16:23:36 · 10955 阅读 · 3 评论 -
基于语义分割的视频弹幕防挡实现(训练、测试、部署实现)
代码下载地址:下载地址一、硬件:Windows10或11(无需GPU,有最好)或MacOS 都测试可行二、软件:Python==3.8TensorFlowimgaugopencvpixellib二、用法:optional arguments: -h, --help show this help message and exit --video VIDEO 要处理的视频 --mode MODE 运行模式:mask,compound 对应:生成蒙版图片、.原创 2022-03-20 16:15:56 · 6187 阅读 · 0 评论 -
基于深度学习的口罩规范佩戴检测【树莓派+PC训练、测试】
训练、测试、部署代码下载地址:下载地址一、硬件:PC端运行:Windows10或11(无需GPU,有最好)或MacOS 都测试可行树莓派运行:树莓派 4B model B 8G 版USB RGB 摄像头二、软件:Python==3.8电脑需要:TensorFlow,树莓派需要:TensorFlow liteopencvpixellib三、用法:2.1、电脑运行运行下列代码python demo.py2.2、树莓派运行进入rasp_lite文件夹;运行下列代码原创 2022-03-20 16:02:42 · 10931 阅读 · 0 评论 -
基于yolov5的行人检测跟踪与社交距离预测 (pedestrian detection and social distance prediction)
基本功能:通过距离分类人群的高危险和低危险距离。# Social Distancing based on YOLOv5.环境要求:Cythonnumpy==1.17opencv-pythontorch>=1.5matplotlibpillowtensorboardPyYAML>=5.3torchvisionscipytqdmgit+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAP.原创 2021-04-17 14:00:45 · 25606 阅读 · 8 评论 -
基于YOLO的手部检测和计数实现(课程设计,训练测试+模型剪枝+模型压缩)(2)
参数数量模型体积Flops前向推断耗时(2070 TI)mAPBaseline (416)61.5M246.4MB32.8B15.0 ms0.7692Prune (416)10.9M43.6MB9.6B7.7 ms0.7722Finetune (416)同上同上同上同上0.7750用 YOLOv3 模型在一个开源的人手检测数据集上做人手检测,并在此基础上做模型剪枝。对于该数据集,对 YOLOv3 进行 channel prunin...原创 2022-03-13 13:23:59 · 4366 阅读 · 0 评论 -
YOLO-v5训练自己的数据+TensorRT推理部署(2)
YOLO-v5训练自己的数据+TensorRT推理部署(2)代码下载地址:下载地址YOLO v5转TensorRT模型并调用0.pt模型转wts模型python3 gen_wts.py# 注意修改代码中模型保存和模型加载的路径1.修改部分文件0.修改CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION 2.6)project(yolov5)add_definitions(-std=c++11)option(CUDA_USE_STATIC_CUD原创 2022-03-06 12:28:50 · 6052 阅读 · 0 评论 -
YOLO-v5训练自己的数据+TensorRT推理部署(1)
YOLO-v5训练自己的数据+TensorRT推理部署(1)代码下载地址:下载地址YOLO v5在医疗领域中消化内镜目标检测的应用YOLO v5训练自己数据集详细教程🐛 🐛 现在YOLOv5 已经更新到6.0版本了,但是其训练方式同本Repo是一致的,只需要按照对应版本安装对应Python环境即可,其数据集的构建,配置文件的修改,训练方式等完全与本Repo一致!🐛 🐛 我们提供了YOLOv5 TensorRT调用和INT8量化的C++和Python代码(其TensorRT加速方式不同于本Repo提原创 2022-03-06 12:28:07 · 5445 阅读 · 1 评论 -
基于YOLOv5模型压缩、模型量化、模型剪枝
代码下载地址:下载地址Requirementspip install -r requirements.txtPruning for YOLOsModelmAPmAP@50Parameters(M)GFLOPsFPS@CPUYOLOv5s18.4347.0515.9YOLOv5n1326.21.784.2YOLOv5s-EagleEye@0.614.327.94.599.61、Prune Strategy(1)基于YO原创 2022-03-06 10:19:45 · 8205 阅读 · 0 评论 -
YOLOV5的多主干网络backbone实现(Mobilenetv3Small、EagleEye、EfficientNetLite-0、PP-LCNet-1x、SwinTrans-YOLOv5等)
代码下载地址:下载地址支持的backbone为Ghostnet、Shufflenetv2、Mobilenetv3Small、EagleEye、EfficientNetLite-0、PP-LCNet-1x、SwinTrans-YOLOv5Requirementspip install -r requirements.txtMulti-Backbone Substitution for YOLOs1、Base ModelTrain on Visdrone DataSet (Inp原创 2022-03-05 15:28:25 · 11210 阅读 · 6 评论 -
基于YOLO的目标检测界面化部署实现(支持yolov1-yolov5、yolop、yolox)
基于YOLO的目标检测界面化部署实现(支持yolov1-yolov5、yolop、yolox)代码下载地址:下载地址操作系统:Win10、Win7、Ubuntu16.04(其他操作系统没有测试过)Python环境:python3.7Cuda环境:cuda10.1(也可以不用cuda,使用cpu预测)1.下载源码:2.解压工作目录,进入到根目录3.升级pippython -m pip install --upgrade pip4.安装依赖项pip install -r requireme原创 2022-03-05 15:13:53 · 3864 阅读 · 2 评论 -
【camera】基于深度学习的车牌检测与识别系统实现(课程设计)
基于深度学习的车牌检测与识别系统实现(课程设计)代码+数据集下载地址:下载地址用python3+opencv3做的中国车牌识别,包括算法和客户端界面,只有2个文件,surface.py是界面代码,predict.py是算法代码,界面不是重点所以用tkinter写得很简单。使用方法:版本:python3.4.4,opencv3.4和numpy1.14和PIL5下载源码,并安装python、numpy、opencv的python版、PIL,运行surface.py即可算法实现:算法思想来自于网原创 2022-03-05 14:54:25 · 3996 阅读 · 0 评论 -
【camera】基于YOLO的车辆多维特征识别系统(车色,车品牌,车标,车型)与PYQT实现(课程设计)
基于YOLO的车辆多维特征识别系统(车色,车品牌,车标,车型)与PYQT实现(课程设计)代码下载地址:下载地址DEMOget started:PyQt5, 3.3以上的cv2 ,hyperlpr暂时不提供车型识别与颜色分类的模型下载 https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights ,并保存到yolo 目录下INTRO模型采用opencv DNN模块读取,所以确认你安装了含有DNN模块版本(3.3以上)的cv2车辆定位采用darknet原创 2022-03-05 14:41:19 · 3318 阅读 · 0 评论 -
基于pytorch的yolo稀疏训练与模型剪枝
基于pytorch的yolo稀疏训练与模型剪枝数据集+代码下载地址:下载地址参数数量模型体积Flops前向推断耗时(2070 TI)mAPBaseline (416)61.5M246.4MB32.8B15.0 ms0.7692Prune (416)10.9M43.6MB9.6B7.7 ms0.7722Finetune (416)同上同上同上同上0.7750加入稀疏正则项之后,mAP 反而更高了(在实验过程中发现,其实 mAP上原创 2022-03-05 14:20:08 · 2317 阅读 · 0 评论 -
基于YOLO的密集人脸检测(课程设计)
基于YOLO的密集人脸检测(课程设计)数据集+代码下载地址:下载地址实现的功能添加关键点检测分支,使用wing lossInstallationClone and install使用src/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用,使用src/create_train.py 创建训练样本训练python train.py --net mbv3_large_75 --backbone_weights \./pr原创 2022-03-05 13:45:52 · 1580 阅读 · 0 评论 -
【lidar】基于YOLO的3D目标检测(激光雷达点云)课程设计
基于YOLO的3D目标检测(激光雷达点云)课程设计代码+数据集下载地址:下载地址Complex-YOLOComplex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds pytorchIntroductionThis is an unofficial implementation of Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds in pytorch. A l原创 2022-03-05 13:39:14 · 2828 阅读 · 0 评论 -
【camera】全景驾驶感知网络YOLOP部署与实现(交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测)
全景驾驶感知网络YOLOP部署与实现(交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测)原创 2022-02-19 17:47:15 · 5360 阅读 · 3 评论 -
基于YOLOv5的智慧工地安全帽检测(1)
基于YOLOv5的智慧工地安全帽检测数据集+代码下载地址:下载地址指标yolov5s 为基础训练,epoch = 50分类PRmAP0.5总体0.8840.8990.888人体0.8460.8930.877头0.8890.8830.871安全帽0.9170.9210.917对应的权重文件:百度云,提取码: b981yolov5m 为基础训练,epoch = 100分类PRmAP0.5总原创 2022-03-05 13:23:11 · 1472 阅读 · 5 评论 -
智慧工地-基于深度学习yolov3的安全帽检测以及安全帽检测数据集(1)
基于深度学习yolov3的安全帽检测以及安全帽检测数据集数据集和代码下载地址:下载地址数据可视化:根目录下运行命令: show_yolo_anno.py (注意脚本内相关参数配置 )模型训练模型训练根目录下运行命令: python train.py (注意脚本内相关参数配置 )注意:加载训练的配置参数的关键代码段如下,cfg/transport.data为训练coco交通工具数据集的配置参数文件。if __name__ == '__main__': train(dat原创 2021-06-28 21:39:25 · 3727 阅读 · 4 评论 -
基于YOLO的实时目标检测。包括Windows平台运行演示软件、模型网络和结构、模型推理和封装原始代码。
基于深度学习的实时目标检测。包括Windows平台运行演示软件、模型网络和结构、模型推理和封装原始代码。主要采用yolov3进行32种常见的目标检测(模型可根据自己的需要进行定制替换,软件和软件源代码可以重复使用)下载地址:https://download.youkuaiyun.com/download/cuihao1995/15909861...原创 2021-03-27 17:17:28 · 21546 阅读 · 0 评论 -
基于yolov5和deepsort的行人车辆的检测、跟踪和计数(课程设计)
基于yolov5和deepsort的行人车辆的检测、跟踪和计数- 实现了 出/入 分别计数,检测方向是南/北 方向检测。- 检测类别:行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车。代码、模型和demo视频下载地址:环境配置:certifichardetcyclerdataclasseseasydictidnaimutilkiwisolvermatplotlibnumpyopencv-pythonPillowpkg-resourcespyparsingp..原创 2021-04-18 09:39:51 · 30114 阅读 · 27 评论 -
基于YOLO的手部检测和计数实现(课程设计,训练和测试)(1)
基于YOLO的手部检测和计数实现(课程设计)支持YOLOV3和YOLOV3-TINY训练测试代码、数据集、测试视频下载地址:下载地址环境要求:* Python 3.7 * PyTorch >= 1.5.1 **数据集:**该项目数据集采用 TV-Hand 和 COCO-Hand (COCO-Hand-Big 部分) 进行制作。TV-Hand 和 COCO-Hand数据集官网地址 http://vision.cs.stonybrook.edu/~supreeth/感谢数据集贡献者。原创 2021-04-27 22:50:21 · 16450 阅读 · 0 评论 -
基于YOLO的人脸检测和人脸计数(课程设计)
基于YOLO的人脸检测和人脸计数(课程设计)环境要求:* Python 3.7 * PyTorch >= 1.5.1 数据集:该项目采用的是开源数据集WIDERFACE,地址为链接:https://pan.baidu.com/s/1q18Bx32_yI7He-GMDMR_tA ,提取链接见下载地址。预训练模型:预训练模型下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1Z3h6_7ufsPdNPdizAQcgTQ ,提取链接见下载地址。训练测试代码...原创 2021-04-26 22:30:43 · 18082 阅读 · 2 评论 -
基于YOLOv5的智慧工地实现---安全帽检测(2)
基于YOLOv5的智慧工地安全帽检测代码下载地址:下载地址Smart_Construction该项目是使用 YOLOv5 v2.x 的程序来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用指标yolov5s 为基础训练,epoch = 50分类PRmAP0.5总体0.8840.8990.888人体0.8460.8930.877头0.8890.8830.871安全帽0.9170.9210.917对应的权重文件:百度云,提取码: b原创 2022-03-05 13:10:02 · 1339 阅读 · 1 评论
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