PaddleHub 预训练模型实现行人检测 行人检测是利用计算机视觉技术判断图像中是否存在行人并给予精确定位,一般用矩形框表示,这也是典型的目标检测问题。行人检测技术有很强的使用价值,它可以与行人跟踪,行人重识别等技术结合,应用于汽车无人驾驶系统,智能视频监控,人体行为分析,客流统计系统,智能交通等领域。 本教程使...
行人检测预训练模型就是一种利用深度学习方法进行行人检测任务的模型。预训练模型通常是在大规模的数据集上进行训练,并能够提取出图像中的行人目标。 行人检测预训练模型的训练过程通常包括两个阶段:预训练和微调。在预训练阶段,模型使用大规模的图像数据集进行无监督学习,学习到一组通用的特征表示。这些特征表示能够...
修改data/voc.names文件,只保留person一行,其余行删除。 修改cfg/voc.date文件,注意修改$path的路径 classes= 1 train = $path/my_person_train.txt # 训练用txt位置 valid = $path/person_test.txt # 测试用txt位置 names = data/voc.names backup = backup # 保存的模型所在位置 1. 2. 3. 4. 5. ...
其实如果自己数据量够的话 没必要用预训练模型 直接从头开始吧
人体关键点检测模型是一种基于深度学习的计算机视觉技术,专门用于在输入的人物图像中检测和定位人体的关键点,具有广泛的应用场景:运动分析和训练:在体育训练中,教练可以通过分析运动员的关键点轨迹,评估其动作的正确性和效率,提供有针对性的指导。健康监测与康复:在医疗领域,医生可以利用人体关键点检测来监测患者的动作...