2.基于YOLOv8的摄像头吸烟行为检测 2.1 修改smoke.yaml 代码语言:python 代码运行次数:5 运行 AI代码解释 path:./ultralytics-smoke/data/smoke# dataset root dirtrain:train.txt# train images (relative to 'path') 118287 imagesval:val.txt# val
2.基于YOLOv8的摄像头吸烟行为检测 2.1 修改smoke.yaml 2.2开启训练 3.训练结果分析 4. 摄像头吸烟行为检测系统设计 4.1 PySide6介绍 4.2 安装PySide6 4.3 摄像头吸烟行为检测系统设计 本文主要内容:详细介绍了摄像头下吸烟行为检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。在...
增强的特征提取:YOLO11采用了改进的骨干和颈部架构,增强了特征提取能力,以实现更精确的目标检测和复杂的任务性能。 优化效率和速度:YOLO11引入了精炼的架构设计和优化的培训管道,提供更快的处理速度,并保持精度和性能之间的最佳平衡。 更少参数的更高精度:随着模型设计的进步,YOLO11m在使用COCO数据集时实现了更高的平...
摘要:本文深入研究了基于深度学习的吸烟行为检测系统,核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,进行性能指标对比;详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码,及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行吸烟行为检测,可上传不同训练模型(YOLO...
摘要:本研究详述了一种采用深度学习技术的吸烟行为检测系统,该系统集成了最新的YOLOv8算法,并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别吸烟行为检测。文章深入阐述了YOLOv8算法的机理,并附带了Python语言的实现代码、所...
[PP-YOLOV2保姆级教程]使用自定义数据集实现吸烟识别预测 PP-YOLOV2介绍 通过结合多项有效的改进,在COCO2017上将PP-YOLO的性能从45.9%mAP提升到49.5%mAP。称之为PP-YOLOv2。 在速度方面,PP-YOLOv2在640x640输入尺寸下以68.9FPS的速度运行。具有TensorRT,FP16精度和Batch=1的Paddle推理引擎进一步提高了PP-YOLOv2的...
YOLO格式数据集,直接使用导入YOLO模型训练自己的数据集。 横向项目落地。 离线监测和在线监测。 项目结题。 一、安全帽数据集10755张 二、吸烟/抽烟数据集8368张 三、轨道扣件数据集2234张 四、平贝母数据集1165张 五、柑橘病虫害数据集(1.4G) 六、更多数据集 ...
吸烟检测数据集总共9900张,标签方式为yolo格式,只有1类标签为smoking。 海量可下载数据集汇总链接:点击查看 下载方式: 本数据集下载一共三种方式: (1)关注公众号“江大白”,后台回复 吸烟检测数据集 ,可按照提示进行下载。 (2)扫码数据集二维码链接,即可直接购买。 (3)点击加入知识星球,即可下载所有检测数据集链接...
接着,加载自行训练好的YOLO模型。这个模型是在大量的图像上预训练得到的,可以直接用于目标检测任务。 python model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current")) 然后,使用OpenCV读取了一个图像文件,这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。 python img_path = abs_path("test_me...
本次实验通过使用PaddleDetection2.0中的YOLOv3(主干网络为mobilenetv3的轻量化模型),通过几行代码就能实现吸烟的目标检测,后期可部署用于监控在公共场合禁烟区等,mAP值达到88.51% 实验步骤 解压自定义的数据集; 下载安装PaddleDetection包; 自定义数据集划分; 选择模型(本次选择YOLO-v3)进行训练:训练的配置文件说...