标注个数:未知,取决于每张图像中的人体姿态关键点数量。 类别:6类行为动作标签。 数据划分 训练集 (Train):通常占总数据的80%左右,约1920张图像。 验证集 (Validation):通常占总数据的20%左右,约480张图像。 数据特点 人体姿态关键点标注:每张图像都包含了人体的关键点位置信息,用于对人体的姿态进行分析和理解。
选择合适的目标检测模型(如YOLOv8、Faster R-CNN、SSD等),并使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)进行训练。 示例:使用PyTorch和YOLOv8进行训练 python深色版本 from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # n, s, m, l, x 可选 # 创建数据集配置文件 with open(...
首先,使用YOLOv5对输入图像进行目标检测,得到每个目标的边界框和类别信息。然后,将这些边界框传递给DeepSORT进行目标跟踪。DeepSORT利用YOLOv5提取的特征向量和外观描述符来进行目标关联和轨迹更新,从而实现准确的目标跟踪。 4. 结合YOLOv5和DeepSORT可以在实时场景中实现高效的目标检测和跟踪。 这种组合可以处理大量的目标...