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...
我将1.mp4存放在了/home/yolov5-slowfast-deepsort-PytorchVideo/demo/中cd/home/yolov5-slowfast-deepsort-PytorchVideomkdirdemocd/home/yolov5-slowfast-deepsort-PytorchVideo python yolo_slowfast.py --input ./demo/1.mp4 报错1 报错2 重新下载新包解决报错2(8条消息) 【PyTorchVideo教程02】快速安装PyTorc...
本文提出一种基于YOLOv5-SlowFast的课堂行为检测方法,旨在通过视频分析技术实时检测学生在课堂上的行为并进行行为分类。该方法结合了YOLOv5目标检测算法和SlowFast架构,利用深度学习模型提取视频特征,并通过分类器对学生行为进行分类。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和鲁棒性,能够有效地检测教室环境中的学生行为。 一...
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…
slowfast实现动作识别:采用SlowFast算法对人物的动作进行识别,该算法能够从视频中提取出人物的运动特征,并通过分类器对动作进行识别。同时,该算法还能给出动作的置信率,以评估识别的准确性。二、核心实现步骤 yolov5实现目标检测:首先将视频分解成多幅图像,然后利用YOLOv5算法对每幅图像进行目标检测。在检测过程中,我们可...
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...
SlowFast通过侧向连接将Fast路径的信息传递给Slow路径,实现了空间和时间信息的融合。 二、系统实现 1. 目标检测:YOLOv5 首先,我们使用YOLOv5对视频帧进行目标检测。将视频分解成多幅图像,并利用YOLOv5算法进行逐帧检测。YOLOv5会输出每个检测到的目标的类别、置信度和边界框。这些信息将作为后续跟踪和动作识别的输入。
[深度学习][原创]使用labelImg+yolov5完成所有slowfast时空动作检测项目-流程篇,首先我门看看数据集整个文件夹情况:我们打开videos这个文件夹看到我放的2个mp4文件,如果你训练则可以放1000+都可以,随便放多少就
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...
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...