该教程提供了从数据预处理到模型训练及应用的完整流程。数据集包含不同状态的图像，如注意力集中、漫不经心和疲劳。通过运行Python脚本01makeTxt.py生成训练所需的txt文件，02train.py进行模型训练，03detector_photo.py用于单张图片检测，而04ui_pyqt5.py则展示了一个可视化界面，用户可交互地检测视频。
demo仓库视频教程如下：
https://www.bilibili.com/video/BV1dX4y197EW/
效果演示图如下：
完整的文件展示如下：
算法部分
其中data文件夹下存放的图像数据集，包括alert（注意力集中）、non_vigilant（漫不经心）、tired（疲劳）等。
运行01makeTxt.py会将数据集图片路径保存在txt文本中。
运行02train.py会将txt文本中的图像数据读取进行模型的训练，最后保存在runs文件夹下。
运行03detector_photo.py可以实现对单张图片的检测。
运行04ui_pyqt5.py会弹出一个可视化的ui界面，通过点击按钮检测自己感兴趣的视频。
扫一扫
1万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
