对于车牌检测部分,使用常用的检测算法yolo,可以输出目标的检测框和分类概率,但检测框还不能简化校正工作,若能识别出车牌的4个角点就能直接进行矫正了。 与yoloface一样,可在yolo框架中添加关键点回归分支,从而实现对车牌4个角点的检测 本项目在yolov5基础上添加了4个关键点的回归,实现了车牌和关键点的同时检测。yolov5来自于a
在本系统中,YOLOv5用于检测图像中的人体目标。 OpenPose OpenPose是一个开源的人体姿态估计库,可以实时检测图像或视频中人体关键点。它基于深度学习技术,通过卷积神经网络(CNN)提取特征,然后利用回归算法估计人体关键点位置。在本系统中,OpenPose用于提取人体骨骼关键点信息。 系统实现 1. 数据准备 首先,需要准备用于训练...
手部关键点检测2:YOLOv5实现手部检测(含训练代码和数据集)1. 前言 手部关键点检测(手部姿势估计)的方法与人体关键点检测的方法类似,目前主流的方法主要两种:一种是Top-Down(自上而下)方法,另外一种是Bottom…
YOLOv5是一种高效的目标检测算法,具有速度快、准确性高的特点,而关键点检测则是用来预测目标物内部的关键点位置,如人体的手肘、膝盖、面部特征点等。 结合yolov5-主要创新点 在YOLOv5的基础上加入关键点检测的具体原理和步骤通常包括: 模型架构修改: 需要在YOLOv5的基础网络之上添加关键点预测分支。这个分支通常是...
YOLOv5 本身是一个目标检测模型,主要用于检测图像中的物体及其位置。虽然 YOLOv5 本身并不直接支持人体关键点检测(这是一种更精细的像素级任务),但你可以通过一些修改和扩展来使其适应这种任务。以下是一个大致的步骤指南: 1. 准备YOLOv5模型及预训练权重文件 首先,你需要下载 YOLOv5 的代码库,并准备好预训练权重...
1,在yolov5的检测基础上,加上关键点回归分支,请先下载yolov5的工程:https://github.com/ultralytics/yolov5 2,detect_one.py是单张图片的测试代码, 基于部分wideface训练的模型,稍后在百度云公开。 代码 获取方式: 分享本文到朋友圈 关注微信公众号 datayx 然后回复 人脸 即可获取。
人体姿态检测相关说明见官方文档:Pose - mediapipe (google.github.io) MediaPipe Pose 中的地标模型预测了 33 个姿势地标的位置(见下图)。 2. 相关函数说明 从mediapipe中导入检测方法,今天我们使用mediapipe.solutions.pose,其他的后续章节再写。 mediapipe.solutions.hands # 手部关键点检测 ...
关键点通常是人体的关节,如头部、肩膀、手臂和腿部。通过关键点检测,我们可以实现姿势估计、动作识别和人体跟踪等应用。 Yolov5关键点检测模型的原理基于神经网络技术。它采用了一种称为YOLO(You Only Look Once)的目标检测算法,并在此基础上进行了改进和优化。YOLO算法的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题...
https:///HRonaldo/Openpose_YOLO 本项目参考上面框架进行全面改进,改进如下: (1)封装YOLOv5检测类,这样可以加强阅读便利性,模块设计方便嵌入其他框架,后面我会换成yolov8模型进行该项目移植,yolov8移植项目请访问: (2)调整部分文件夹结构,比如模型归为一类文件夹,这样方便查看模型 ...
手部关键点检测第二部分：使用YOLOv5进行手部检测（附带训练代码和数据集）本篇将专注于手部检测模型的开发，采用自上而下的方法，分为两阶段：首先进行手部检测，然后估计手部关键点。所采用的框架是基于开源的YOLOv5项目。项目成果包括一个精度高达mAP_0.5=0.99919，mAP_0.5:0.95=0.79306的手部检测...