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...
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...
yolov3测试 python demo/demo_spatiotemporal_det.py --config configs/detection/ava/slowfast_kinetics_pretrained_r50_8x8x1_20e_ava_rgb.py --checkpoint Checkpionts/mmaction/slowfast_r50_8x8x1_256e_kinetics400_rgb_20200716-73547d2b.pth --det-config demo/yolov3_d53_320_273e_coco.py --det-...
首先,使用YOLOv5进行视频序列中的目标检测,提取目标的位置和类别信息。然后,将检测结果输入到DeepSORT中进行多目标跟踪,得到每个目标的运动轨迹。最后,利用SlowFast模型对跟踪到的目标进行行为分析,判断其行为是否异常。 在具体实现中,我们需要考虑算法的实时性和准确性。首先,我们可以使用YOLOv5的轻量级版本(如YOLOv5s)...
具备人脸识别功能的多目标在线实时行为检测(yolov5+deepsort+slowfast) 前言 这里先声明一下本项目是基于https://github.com/wufan-tb/yolo_slowfast做的一个二次开发,也就是进行一个项目改造,同时针对原项目进行优化。 在原项目中,采用单线程流线操作,导致无法进行真正的实时的多目标在线检测。只能通过已有的视频...
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…
YOLOv5-SlowFast是一种高性能的目标检测算法,它结合了YOLOv5和SlowFast两种模型的优势。YOLOv5是一种实时目标检测算法,具有快速的识别速度和较高的准确率。而SlowFast模型则关注视频序列的时序信息,能够对动态的行为进行更好的识别。将这两种模型进行融合,得到的YOLOv5-SlowFast模型能够在视频中同时实现高速和高精度的目标...
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...
1. 这个项目用到了两个模型,yolov5和slowfast,我这里都是用的官方模型,自己训练的话可以去对应的原仓库看一下教材,yolo要准备coco格式的目标检测数据集,slowfast要准备ava格式的行为检测数据集2. 目前能直接跑视频文件,且推理速度约等于视频长度,暂时还不支持摄像头,想要跑摄像头的话可以考虑用多线程去实现,一个...
目标检测:使用 YOLOv5 检测目标框。 目标跟踪:使用 DeepSORT 跟踪目标。 行为识别:通过 SlowFast 模型分析目标行为。 结果输出:将目标和行为标注在视频上,实时显示或保存。 三、环境配置 1. 安装所需库 首先安装必要的 Python 库: # 克隆 YOLOv5 仓库gitclone https://github.com/ultralytics/yolov5.gitcdyolo...