yoloV5主要是用于目标的检测,针对检测过程中,一些关键点的输出也是至关重要,其中有yolo-face等目标检测+关键点模型,但是目前所有模型都是单分类+关键点的检测,为了设置多分类+关键点检测,这里我在使用单分类+关键点(yolov5-car-plate)的代码基础上进行修改,实现多分类+关键点检测。 二 模型修改 1 数据代码修改 数...
另外,Swin Transformer作为一种基于Transformer的新型架构,通过引入层级结构和移动窗口机制,有效地处理了图像中的全局信息和细节特征,在多目标检测任务中取得了突破性的进展[4]。CenterNet2则是在原有的CenterNet基础上,通过引入更高效的关键点检测机制和二阶段精细化策略,显著提升了检测的准确率和速度[5]。
(1)封装YOLOv5检测类,这样可以加强阅读便利性,模块设计方便嵌入其他框架,后面我会换成yolov8模型进行该项目移植,yolov8移植项目请访问: (2)调整部分文件夹结构,比如模型归为一类文件夹,这样方便查看模型 (3)检测流程简化,使得人体骨骼关键点实现的摔倒姿态识别代码十分简单,实际只要40多行代码就实现整个检测流程 【...
针对不同的检测算法,输出端的分支个数不尽相同,通常包含一个分类分支和一个回归分支。 YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数,从而进一步提升算法的检测精度。 1.3 yolo5指定检测区域 1.3.1、确定检测范围 快捷查询方法: 用windows自带画图打开图片 鼠标移到想要框选检测区域的四个顶点,查询点的像素坐标 分别...
在人脸检测出后基于face_recongnition库进行关键点定位。通过实验结果可以看出,检测较为准确,具有良好的应用价值。 关键词:YOLOv5;人脸检测;深度学习;人脸关键点定位 中图分类号:TP391.4;TP18文献标识码:A文章编号:2096-4706(2023)23-0069-04 Research and Implementation of Face Detection and Key Point ...
数据集包含多张彩色jpg图像,每张图像又可能包含人、猫、狗、马、巴士等80个种类的分类/检测目标。 数据集主要分为训练集和测试集两个大部分。 训练集和测试集都有对应的标签,分别存储在不同的json文件中。其中标签又分为三大类——目标检测标签、关键点检测标签、看图说话标签,也存储于不同的json文件中。也就是...
《YOLO小目标检测》 《深度学习工业缺陷检测》 《YOLOv8-Pose关键点检测》 1.道路裂缝检测 传统的路面裂缝检测识别方法主要是依靠人工 进行检测,但人工检测工作效率低,作业风险系数 大,且容易受主观因素影响。由于近年来计算机视 觉和图像检测、目标识别技术的快速发展,研究者通 过人工选取裂缝特征,实现对路面裂缝的自...
YOLOv5-Face是YOLOv5的一个改进版本,特别针对人脸检测任务。它添加了一个5-Point Landmark Regression Head(关键点回归),并对Landmark Regression Head使用了Wing loss进行约束。此外,YOLOv5-Face还设计了不同模型尺寸的检测器,从大模型到超小模型,以实现在嵌入式或移动设备上的实时检测。在WiderFace数据集上的实验...
本系统采用了性能强大的YOLOv8算法,并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5进行了细致的性能对比,展示了不同模型的mAP、F1 Score等关键性能指标。文章深入探讨了YOLOv8算法的基础原理,提供了相应的Python代码和训练数据集,以及一个基于PySide6的直观UI界面。 该系统能够高度精确地在图像中检测和分类各类舰船如货轮、油船、游轮...
在目标检测系统中,F1分数是精确度和召回率的调和平均,它是评价分类模型性能的重要指标,特别适合于类别分布不平衡的情况。F1分数的范围从0到1,1代表完美的精确度和召回率,而0代表最差的性能。 从曲线图中可以观察到,我们可以观察到几个关键点。首先,不同类别的物品检测性能存在差异。某些类别,如"Knife"和"Celurit...