YOLOv5基于PyTorch实现,可以有效地应用于嵌入式设备和移动端。根据模型的深度以及卷积核的个数,模型共有4个版本:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x,模型体积越大,相应的检测精度越高,但是复杂的模型也导致检测速度变慢。 针对当前行人检测方法精度和实时性不能同时兼顾的问题,本文采用以YOLOv5s[15]模型为基础...
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测框架，它可以非常高效地检测出图像中的多个对象。...
非常好奇现在还有搞行人重识别这个需求吗？
该项目利用yolov8+reid实现的行人重识别功能,实现特定人员查找。 应用场景: 可根据行人的穿着、体貌等特征在视频中进行检索,可以把这个人在各个不同摄像头出现时检测出来。可应用于犯罪嫌疑人检索、寻找走失儿童等。 支持功能: 1.reid训练 2.人员标注 3.Reid(行人重识别) 环境说明: (项目中有requirements.txt)...
本课题旨在基于yolo算法,设计并实现一种行人重识别算法,以解决目前行人重识别技术存在的问题,提高行人重识别的准确率和鲁棒性,为实际应用提供更可靠的支持。 二、研究的主要内容和技术路线 1. 主要内容 (1) 研究基于yolo算法的行人重识别算法原理; (2) 基于yolo算法设计行人重识别算法的建模和算法流程; (3) ...
本视频介绍了一种基于YOLOV8模型的高精度红外行人车辆检测识别系统。通过单阶段目标检测算法,实现了快速准确的目标检测。系统界面利用PC de 6库搭建,提供模型权重选择、初始化、以及图像、视频、摄像头输入的检测结果展示和导出功能。系统还实时显示检测用时、目标个数和位置坐标,每帧视频检测仅需0.02秒,适合需要高效目...
针对目前遵循基于检测的多目标跟踪范式存在的不足,本文以DeepSort为基础算法展开研究,以解决跟踪过程中因遮挡导致的目标ID频繁切换的问题.首先改进外观模型,将原始的宽残差网络更换为ResNeXt网络,在主干网络上引入卷积注意力机制,构造新的行人重识别网络,使模型更关注目标关键信息,提取更有效的特征;然后采用YOLOv5作为检测...
YOLO是直接采用原来的权重文件,并且还支持YOLO-spp. 行人重识别采用了Market1501、CUHK03和MSMT17三个数据集大概十七万张图片进行联合训练的,泛化性能更好。 训练好的模型已经上传到了群文件中,欢迎加群下载,一起交流 百度云链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/16kyogSsGwL2VgMkNSn9-zg提取码:f0g9 ...
使用yolov8、fast-reid、deepsort完成目标跟踪,使用yolov8、fast-reid、Faiss完成行人重识别 - dancing-ui/uestc_vhm
简介:该项目利用yolov5+reid实现的行人重识别功能,可做跨视频人员检测。应用场景:可根据行人的穿着、体貌等特征在视频中进行检索,可以把这个人在各个不同摄像头出现时检测出来。可应用于犯罪嫌疑人检索、寻找走失儿童等。 支持功能: 1.reid训练 2.人员标注 ...