2.2 pycocotools安装 本项目需要pycocotools模块,COCO是一个大型的图像数据集,用于目标检测、分割、人的关键点检测、素材分割和标题生成,在python中用COCO数据集需要安装pycocotools。但是在windows环境下无法直接通过pip安装pycocotools,安装方法如下: 先安装Visual C++ 2015 build tools:Microsoft Visual C++ Build Too...
这套程序只依赖opencv库就可以运行yolov5检测人脸+关键点,程序依然是包含C++和Python两个版本的,这套程序里还有一个转换生成onnx文件的python程序文件。只需运行这一个.py文件就可以生成onnx文件,而不需要之前讲的那样执行两个步骤,这样大大简化了生成onnx文件的流程,使用方法可以阅读程序里的README文档。 在这个新...
停车位检测 基于深度学习的鱼眼图像中的停车点检测和分类是为二维物体检测而开发的。我们的工作增强了预测关键点和方框的能力。这在许多场景中很有用,因为对象不能用右上的矩形“紧密”表示。 一个这样的例子,道路上的任何标记,由于透视效果,在现实世界中的对象矩形不会在图像中保持矩形,所以关键点检测显得格外重要。
yoloV5主要是用于目标的检测,针对检测过程中,一些关键点的输出也是至关重要,其中有yolo-face等目标检测+关键点模型,但是目前所有模型都是单分类+关键点的检测,为了设置多分类+关键点检测,这里我在使用单分类+关键点(yolov5-car-plate)的代码基础上进行修改,实现多分类+关键点检测。 二 模型修改 1 数据代码修改 数...
这套程序只依赖opencv库就可以运行yolov5检测人脸+关键点,程序依然是包含C++和Python两个版本的,这套程序里还有一个转换生成onnx文件的python程序文件。只需运行这一个.py文件就可以生成onnx文件,而不需要之前讲的那样执行两个步骤,这样大大简化了生成onnx文件的流程,使用方法可以阅读程序里的README文档。
这类教程CSDN上很多,按其步骤即可,这里只对一些关键点进行说明。 参考连接:yolov5 环境配置 1.准备工作 以mistgpu提供的服务器为例,由于已经安装好CUDA 11.2和anaconda故在此先创建虚拟环境 condacreate-nyolov5python=3.8//其他操作示例condaactivateyolov5//打开虚拟环境condadeacivate//关闭虚拟环境 ...
这套程序只依赖opencv库就可以运行yolov5检测人脸+关键点,程序依然是包含C++和Python两个版本的,这套程序里还有一个转换生成onnx文件的python程序文件。只需运行这一个.py文件就可以生成onnx文件,而不需要之前讲的那样执行两个步骤,这样大大简化了生成onnx文件的流程,使用方法可以阅读程序里的README文档。
1.k-means算法原理和关键点 2.代码 (二)将自定义的建议框加入到cfg配置文件中 五、数据处理:封装dataset 六、开启训练 七、测试检测效果 一、YOLOv3简介 2018年,作者 Redmon 又在 YOLOv2 的基础上做了一些改进。特征提取部分采用darknet-53网络结构代替原来的darknet-19,利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测...
我们通常学习的AI视觉算法,主要是底层的应用技术,比如目标检测、人脸识别、图像分割、关键点检测、语音识别、OCR识别等算法。通常而言,在各个行业实际应用中,不同的场景,对应不同的算法功能,而不同的算法功能则由不同应用技术组合而成。如下图: 而今天这个人流量的统计应用主要用到的AI算法功能是越界识别,它主要是...
训练集和测试集都有对应的标签,分别存储在不同的json文件中。其中标签又分为三大类——目标检测标签、关键点检测标签、看图说话标签,也存储于不同的json文件中。也就是说,COCO数据集作了三种标签,可分别用于目标检测、关键点检测、看图说话这三种任务的训练。