SlowFast 是一个行为分类模型 (pytorchvideo 内置)，可以通过输入视频序列和检测框信息，输出每个检测框的行为类别。所以需要借助类似 YOLO 的多目标检测模型，当然 SlowFast 也可以自行标注数据集训练，来完成自定义的行为识别。流程 读取视频或者摄像头中的图片通过 yolo 检测出画面的目标通过 deep_sort 对目标进行跟踪...
通过slowfast 识别出目标的动作 根据识别的动作进行业务处理等 编码 整个流程下来,除了安装 slowfast 依赖 (pytorchvideo) 外,deep_sort 可以下载https://github.com/wufan-tb/yolo_slowfast/tree/master/deep_sort然后 import 到项目中。如果要实时处理摄像头的视频,可以通过采用多线程,单独开一个线程读摄像头并一秒...
通过slowfast 识别出目标的动作 根据识别的动作进行业务处理等 编码 整个流程下来,除了安装 slowfast 依赖 (pytorchvideo) 外,deep_sort 可以下载https://github.com/wufan-tb/yolo_slowfast/tree/master/deep_sort然后 import 到项目中。如果要实时处理摄像头的视频,可以通过采用多线程,单独开一个线程读摄像头并一秒...
YOLO采用端到端的训练方式,可以在单个网络中进行端到端的训练,从而实现高效的目标检测。 SlowFast:这是一种基于双流卷积神经网络的视频行为识别方法。SlowFast网络由两个不同速率的子网络组成,分别捕捉视频中的空间和时间信息,从而实现对视频行为的准确识别。 DeepSORT:这是一种基于深度学习的多目标跟踪算法。DeepSORT利...
视频实时行为检测——基于YOLOv5+DeepSort+SlowFast算法 引言 在视频监控、自动驾驶、人机交互等领域,视频实时行为检测是一项至关重要的技术。它要求系统能够准确、快速地识别视频中的目标对象,并追踪其动作。本文将介绍一种基于YOLOv5、DeepSort和SlowFast算法的视频实时行为检测系统,帮助读者理解其原理并应用于实际项目中...
我是将SLOWFAST_8x8_R50_DETECTION.pyth放在了:/user-data/slowfast_file/ 我是将yolov5l6.pt放在了:/user-data/yolov5_file/ 我是将yolov5-master.zip放在了:/user-data/yolov5_file/ mkdir-p /home/yolov5-slowfast-deepsort-PytorchVideo/deep_sort/deep_sort/deep/checkpoint/cp/user-data/yolov5_file...
整个流程下来,除了安装 slowfast 依赖 (pytorchvideo) 外,deep_sort 可以下载https://github.com/wufan-tb/yolo_slowfast/tree/master/deep_sort然后 import 到项目中。如果要实时处理摄像头的视频,可以通过采用多线程,单独开一个线程读摄像头并一秒保存一张图,再开一个线程用于处理保存的图片,最后将处理后的结果保...
通过slowfast 识别出目标的动作 根据识别的动作进行业务处理等 编码 整个流程下来,除了安装 slowfast 依赖 (pytorchvideo) 外,deep_sort 可以下载 https://github.com/wufan-tb/yolo_slowfast/tree/master/deep_sort 然后import 到项目中。如果要实时处理摄像头的视频,可以通过采用多线程,单独开一个线程读摄像头并一...
mmaction中采用slowfast检测人的行为,使用的是faster rcnn,这里我们也可以使用yolov3。 本篇文章将使用yolov3来实现mmaction中检测人的行为 目录 01 环境搭建 02 文件配置 04 测试 01 环境搭建 环境:PyTorch 1.8.0 Python:3.8 cuda:11.1.1 平台:极链AI云 GPU:NVIDIA RTX 2080 TI 项目下载 cd home...
项目应用场景面向视频流场景的多目标实时动作检测,项目使用 Pytorch + YOLOv5 + SlowFast 算法实现。项目效果项目细节 ==> 具体参见项目 README.md(1) 创建 Python 开发环境conda create -n {your_env_name} p…