yolo实现人群目标检测实战 完整代码数据

已于 2023-07-15 12:04:50 修改
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分类专栏： 深度学习机器学习实战 文章标签： 目标检测 视觉检测 人群检测 行人检测 车辆检测
于 2023-07-14 20:04:23 首次发布
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这篇博客分享了如何运用YOLO算法进行人群目标检测的实战经验，提供了完整的PyTorch实现代码和数据资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

完整主要代码数据：

#-----------------------------------------------------------------------#
#   predict.py将单张图片预测、摄像头检测、FPS测试和目录遍历检测等功能
#   整合到了一个
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物体检测——顾名思义就是通过深度学习算法检测图像或视频中的物体。目标检测的目的是识别和定位场景中所有已知的目标。有了这种识别和定位，目标检测可以用来计数场景中的目标，确定和跟踪它们的精确位置，同时精确地标记它们。目标检测通常与图像识别相混淆，所以在我们继续之前，澄清它们之间的区别是重要的。图像识别为图像分配一个标签。狗的图片会被贴上“狗”的标签。两只狗的照片仍然会被贴上“狗”的标签。另一方面，对象检测在每只狗周围画一个盒子，并给这个盒子贴上“狗”的标签。模型预测每个对象在哪里以及应该应用什么标签。通过这种方
人群密度分析算法调研
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基于卷积神经网络的密集人群估计/人群计数算法/Yolov4行人检测【内含教程和踩坑】
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基于Yolov4的人群检测，人群距离估计、基于SORT的多目标跟踪及逆透视映射一体的系统Yolov4_DeepSocial
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Crowd Counting Via Scale-adaptive Convolutional Nerual Network https://arxiv.org/abs/1711.04433v2 Code: https://github.com/miao0913/SaCNN-CrowdCounting-Tencent_Youtu为了解决人群密度估计中的 scale and perspecti
人群密度估计--CrowdNet: A Deep Convolutional Network for Dense Crowd Counting
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