Yolov5，目标物体人脸检测，识别，分类。深度学习，pytorch，anaconda，cuda配置教学。大作业项目。

最新推荐文章于 2025-04-29 10:05:42 发布
最新推荐文章于 2025-04-29 10:05:42 发布
阅读量1.7k 收藏
点赞数
分类专栏： 深度学习 文章标签： opencv 计算机视觉 目标检测 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tutouprogrammer/article/details/123724371
版权
该博客提供计算机视觉相关教学，内容涵盖各种软件的安装、配置环境，数据集的采集处理与设置，以及训练参数选择等，面向在校大学生，有意者可联系。

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

包含各种软件的安装，配置环境，数据集的采集处理，设置，训练参数选择

在校大学生教学，有意者联系

YOLOv5人脸口罩检测
weixin_51154380的博客
02-20 2796
YOLOv5人脸口罩检测 Pytorch框架下YOLOv5口罩检测 代码和训练权重：https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_51154380/58000038 人脸口罩检测结果：
深度学习之目标检测--Pytorch实战
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
01-18 9875
只需要能看懂python代码，就能最快入门深度学习---目标检测。目标检测简单的玩玩儿还行，模型调优，调参，还需要一定的数学功底。通过代码来实现卷积，池化，非线性激活，正则化，归一化，能让人减少对大量数学公式的敬畏，手写神经网络也是考研复试中上机考试的压轴题，掌握搭建神经网络和如何训练模型是需要掌握的基础的
yolov5_face_landmark:基于yolov5的人脸检测，带关键点检测
05-03
yolov5_face_landmark 基于yolov5的人脸检测，带关键点检测 代码说明： 1，在yolov5的检测基础上，加上关键点回归分支，请先下载yolov5的工程： 2，detect_one.py是单张图片的测试代码，　基于部分wideface训练的模型，稍后在百度云公开。 主要修改代码部分： (1)hyp.scatch.yaml中增加关键点loss的超参数（landmark: 0.5） (2)yolo.py中增加了关键点回归的计算 (3)face_datasets.py为人脸数据的读取方式，准备数据的格式参考yolov5的格式，在后面增加关键点的坐标（归一化） (4)　loss.py中增加关键点回归的loss计算 (5) 链接: 密码: j83n (6) 效果图 : 关于口罩人脸的问题： 1，增加口罩人脸这个类别，建议不要直接在检测分支中增加类别。 2，应该在关键点分
用yolov5做人脸检测
qq_52086693的博客
08-24 1万+
用yolov5做人脸识别
Yolov5人脸检测与对齐技术实战解析
最新发布
weixin_34162851的博客
04-29 1099
Yolov5作为最新一代的目标检测模型，是目前业界广泛使用的轻量级深度学习算法。它在保持高精度检测的同时，显著提升了速度，适合在边缘设备上运行。Yolov5基于PyTorch框架，以模块化设计，使得模型易于理解和扩展。在人脸检测和识别领域，人脸对齐是确保后续处理准确性和高效性的关键步骤。由于人脸在采集时的角度、表情、光照等多种因素的变化，人脸图像中的特征点位置会出现波动。这会导致后续的特征提取、分析及识别过程受阻，影响最终的处理效果。
基于YOLOv5的人脸目标检测
z240626191s的博客
07-03 2704
本文是在之前的基于yolov5的人脸关键点检测项目上扩展来的。因为人脸目标检测的效果将直接影响到人脸关键点检测的效果，因此本文主要讲解利用yolov5训练人脸目标检测(关键点检测可以看我人脸关键点检测文章)
人脸检测和行人检测2：YOLOv5实现人脸检测和行人检测(含数据集和训练代码)
AI吃大瓜的博客
04-26 1万+
人脸检测和行人检测2：YOLOv5实现人脸检测和行人检测(含数据集和训练代码)，可实现同时检测人脸框和行人(人体)框，yolov5实现人脸检测，人体检测，行人检测，人脸人体检测，数据集，人脸行人检测
深度学习目标检测算法yolo训练人脸数据集 建立基于 YOLOv8 和 PyQt5 的人脸检测识别系统 可实现人脸检测与识别
2401_86822270的博客
04-24 1334
深度学习目标检测算法yolo训练人脸数据集 建立基于 YOLOv8 和 PyQt5 的人脸检测识别系统 可实现人脸检测与识别
基于PyTorch的YOLOv4目标检测
wqn_wqn的博客
04-28 1134
近年来，深度学习在目标检测领域取得了显著的进展。YOLO（You Only Look Once）系列算法作为其中的佼佼者，以其高效性和准确性受到了广泛关注。本文旨在介绍如何使用YOLOv4算法进行喜羊羊与灰太狼动画人物的目标检测。我们将介绍如何搭建环境和通过准备数据集、训练模型、测试模型等步骤，展示YOLOv4在动画人物检测方面的应用。
高精度课堂人脸检测识别系统搭建与实现
07-13
【高精度课堂人脸检测识别系统】是利用深度学习技术，特别是YOLOv5目标检测模型，构建的一个能够高效地在课堂环境中检测和识别人脸的系统。该系统支持多种输入方式，包括图片、视频和实时摄像头，能进行目标检测并...
图像检测【YOLOv5】——深度学习
shiwei0813的博客
09-13 777
Anaconda的安装配置：（Anaconda是一个开源的Python发行版本，包括Conda、Python以及很多安装好的工具包，比如：numpy，pandas等，其中conda是一个开源包和环境管理器，可以用于在同一个电脑上安装不同版本的软件包，并且可以在不同环境之间切换，是深度学习的必备平台。5.安装完成以后，会提示done，然后输入pip list，查看我们的包是否被安装，这里可以看到torch相关的包都安装了。小伙伴们在这里注意一下，环境名和python的版本是可以自己指定的嗷~
yolov5_FaceMask：检测带有或不带有口罩的人。 使用YOLOv5训练
02-06
yolov5_FaceMask：检测带有或不带有口罩的人。 使用YOLOv5训练
yolov5-face:YOLO5脸
08-05
介绍 Yolov5-face 是一种实时、高精度的人脸检测。 表现 VGA分辨率的单尺度推理（最大边等于640和尺度）。 大家庭 方法 骨干 简单 中等的 难的 #参数(M) #人字拖(G) DSFD (CVPR19) ResNet152 94.29 91.47 71.39 120.06 259.55 视网膜面部 (CVPR20) ResNet50 94.92 91.90 64.17 29.50 37.59 火腿盒 (CVPR20) ResNet50 95.27 93.76 76.75 30.24 43.28 蒂娜脸 (Arxiv20) ResNet50 95.61 94.25 81.43 37.98 172.95 SCRFD-34GF(Arxiv21) 瓶颈研究 96.06 94.92 85.29 9.80 34.1
yolov5_facenet_svm
07-03
基于yolov5的人脸识别demo，使用celeba训练yolov5，具体详见工程文件中的README，通过借鉴github上mtcnn-facenet，还有不足，不喜勿喷，谢谢。
Python-pytorch实现的人脸检测和人脸识别
08-09
Deep learning face detection and recognition, implemented by pytorch. (pytorch实现的人脸检测和人脸识别)
gobang-object-detection-dataset:北理BIT人工智能大作业，写脚本收集了黑白棋子检测数据集并提供YOLOv3训练和推理代码
05-25
gobang-object-detection-dataset 1. 相关大作业进度的博客： 2. 数据集介绍 北理BIT人工智能大作业，写脚本收集了黑/白棋子检测数据集 可以关注我的公众号，回复“五子棋”获取数据集： 数据集为pygame游戏界面截图： 3. 目标检测Baseline： 这里使用PaddleX提供的YOLOv3目标检测算法。 同时由于目标比较好识别，所以使用轻量级的MobileNet作为主干网络。 !pip install paddlex -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple !pip install imgaug -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple !pip install paddlelite -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple !unzi
YOLOV5目标检测模型识别人脸
weixin_43752269的博客
04-07 3100
GPU（图像处理器）和CPU（中央处理器）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行计算的时候每个运算单元都是执行相同的程序，而不需要太多的控制。首先是模型的训练轮次epochs，为了节省时间且能反应计算机性能和结果准确度，我们选择100轮，batch-size就是一次往GPU塞多少张图片了,决定了显存占用大小,workers指数据装载时cpu所使用的线程数。箭头1中需要将训练和测试的数据集的路径填上；
使用YOLOv5实现人脸口罩佩戴检测（详细）
热门推荐
Stick_2
09-13 2万+
获取人脸口罩的数据集有两种方式：第一种就是使用网络上现有的数据集labelImg 使用教程 图像标定工具注意！
基于yolov5的水果成熟度检测，支持图像、视频和摄像实时检测【pytorch框架、python】
蓝博AI的博客
02-24 1797
基于yolov5的水果成熟度检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面等。ui界面由pyqt5设计实现。
YOLOv5实现高精度课堂人脸检测系统
"高精度课堂人脸检测识别系统通过深度学习技术实现，使用YOLOv5模型进行目标检测，结合Pyside6构建用户界面，支持ONNX和PT模型。系统功能包括模型导入、参数调整、图像和视频检测、结果可视化与导出，以及实时摄像头...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Ocean Eyes11

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值