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YOLOv5被用于C#语言中的人体检测。

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简介：
C#编程语言利用YOLOv5模型，以实现对人体的精准检测。

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  • C#中运用YOLOv5实现人体检测
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    本项目利用C#编程语言实现了YOLOv5算法对人体进行实时检测，为开发者提供了在Windows环境下高效处理图像与视频中的人体目标识别功能。 在C#中使用YOLOv5进行人体检测。
     
  • 基于Yolov5的人体行为检测程序
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    本项目基于YOLOv5框架开发，旨在实现高效准确的人体行为识别。通过深度学习技术优化算法模型，适用于实时监控与分析场景。 调试好的yolov5行为检测程序可以使用摄像头或mp4视频流。如果有不懂的地方，可以通过私信询问。
     
  • dlib中C语言的人脸检测实现
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    本文介绍了在dlib库中使用C语言进行人脸检测的方法和实践，详细讲解了相关代码的编写与应用。 dlib使用C语言实现人脸检测的前向过程。
     
  • 行人检测（人体检测）II：基于YOLOv5的人体检测（包含数据集与训练代码）.txt
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    本文件提供了基于YOLOv5框架进行行人检测的研究内容，包括详细的数据集介绍及训练代码分享。 更多关于《行人检测（人体检测）》系列的文章可以参考以下内容： - 行人检测（人体检测）1：介绍了人体检测数据集，并提供了下载链接。 - 行人检测（人体检测）2：使用YOLOv5实现人体检测，包括了人体检测的数据集和训练代码。 - 行人检测（人体检测）3：在Android平台上实现了实时的人体检测功能，并附带源码供参考。 - 行人检测（人体检测）4：通过C++语言实现实时的人体检测技术，并提供了相关源码。 以上文章详细介绍了行人及人体的多种检测方法和技术实现。
     
  • Yolov5-Face: YOLOv5人脸检测
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    Yolov5-Face是基于YOLOv5架构优化的人脸检测模型，专为实时性和准确性而设计，在各种应用场景中展现出卓越性能。 Yolov5-face 是一种实时且高精度的人脸检测工具，在VGA分辨率下进行单尺度推理（最大边等于640）。以下是几种方法的比较： - DSFD (CVPR19) 使用ResNet152，参数量为71.39M，计算量为259.55G。 - 视网膜面部 (CVPR20)，基于ResNet50模型，其准确率为94.92%，召回率是91.90%，而它的计算量仅为37.59G。 - 火腿盒 (CVPR20) 使用了ResNet50模型, 具有更高的精确度为 95.27% 和较高的召回率为 93.76%, 计算量是43.28G。 - 蒂娜脸 (Arxiv20)，基于ResNet50，具有最高的准确率和召回率分别为95.61%与94.25%，计算量为172.95G。 - SCRFD-34GF(Arxiv21) 使用瓶颈研究模型, 具有最高精确度 96.06 和较高的召回率为 94.92，参数量仅为34.1M。
     
  • YOLOv5-LibTorch: 使用LibTorch C++ API实现YOLOv5的实时物体检测-源码
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    本项目使用LibTorch C++ API实现了YOLOv5的实时物体检测功能，提供了高效的源代码，适用于需要高性能计算环境的应用场景。 YOLOv5 LibTorch 通过LibTorch C++ API部署YOLOv5进行实时对象检测环境Ubuntu 18.04 OpenCV 3.2.0 LibTorch 1.6.0 CMake 3.10.2入门安装OpenCV。使用以下命令安装OpenCV：`sudo apt-get install libopencv-dev` 安装LibTorch，下载地址为 https://download.pytorch.org/libtorch/nightly/cpu/libtorch-shared-with-deps-latest.zip ，解压后得到libtorch文件夹 编辑“CMakeLists.txt”以正确配置OpenCV和LibTorch。编译并运行：进入build目录 `cd build`，然后执行以下命令依次进行配置、构建和运行程序 `cmake ..`, `make` 和 `./../bin/YOLOv5`。
     
  • Rotation-YOLOv5: 基于YOLOv5的旋转物体检测-源码
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    Rotation-YOLOv5 是一个基于 YOLOv5 的改进版本项目，专注于提高对旋转物体的检测精度。该项目提供了完整的源代码以便于研究和开发。 旋转检测需要使用torch==1.6, shapely==1.7.1 和 opencv==4.2.0.34进行推理。您可以下载相关文件（密码为4ud5）并通过我的数据集来测试船舶的检测效果，而非DOTA。 您的模型需采用特定格式的数据集，与Yolo数据集类似，但增加了角度信息。我们定义框属性w总是长于h，并将框标签定义为(cls, c_x, c_y, 最长边, 短边, 角度)的形式。注意：我们将角度视为分类问题，在制作数据集时需将角度值加上90（即范围是[0，179）），以符合我们的定义。 修改yaml文件： - 在models/yolov5m.yaml中设置nc为您的数据集中类的数量； - 在data/wheat0.yaml中同样设置nc为您数据集中的类别数量，并且将名称项设为相应类别的名字。
     
  • 基于Haar与Adaboost的人脸检测C语言实现
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    本项目采用C语言实现了基于Haar特征和Adaboost算法的人脸检测系统。通过训练Haar特征分类器，有效识别图像中的人脸区域。 Haar特征与Adaboost的C语言实现，使用MIT人脸库，并部分简单功能借助opencv完成。附有两篇参考论文及博客作为参考资料。
     
  • 基于YOLOv5与PyTorch的ROS实时物体检测-YOLOv5-ROS.rar
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    本资源提供了一个结合YOLOv5目标检测模型和ROS（机器人操作系统）的Python实现项目。利用PyTorch框架，实现在ROS环境中对视频流进行实时物体识别与跟踪功能，适用于机器人视觉应用开发。 在当前的机器人操作系统（ROS）领域里，实时目标检测技术的发展已成为推动机器人自主性和智能化的关键因素之一。YOLOv5作为You Only Look Once系列算法中的最新成员，因其速度快、精度高等特点，在实时目标检测任务中备受青睐。结合PyTorch深度学习框架，开发者能够更高效地构建和训练检测模型。将YOLOv5与ROS相结合，则可以使目标检测技术在机器人系统中得到实际应用，并大大增强机器人的环境感知能力。 本项目文件集的核心内容是实现了一个基于YOLOv5和PyTorch的ROS实时目标检测系统，利用深度学习算法实现在机器人操作平台上进行实时对象检测。YOLOv5作为核心检测算法采用端到端训练方式，在单个神经网络中直接预测目标类别与位置，从而显著提升检测速度及准确度。而PyTorch则提供了强大的张量计算能力和灵活的编程接口，便于研究人员和开发者快速实现并部署复杂模型。 在ROS框架下，实时目标检测系统能够更好地适应实际应用场景，例如自动化导航、智能监控以及工业检测等领域。通过与ROS集成，YOLOv5算法可以接收机器人传感器提供的实时数据流，并进行迅速处理以提供精准的环境感知信息。该系统涵盖的功能包括但不限于识别和跟踪移动物体、判断物体类型及估算其尺寸位置等。 文件集中的具体实现可能涉及YOLOv5模型训练过程，这需要大量标注过的图片数据集来确保准确地识别各类目标；同时也可能包含将训练好的模型集成到ROS的步骤，如加载预处理流程设计检测结果输出与ROS通信接口。这样的集成要求开发者具备一定ROS开发经验，并了解如何在该环境中部署深度学习模型。 值得注意的是，在YOLOv5和ROS结合时可能会遇到技术挑战，例如确保系统的实时性和稳定性、解决不同传感器数据同步问题以及优化系统适应多种机器人平台等。这些问题的解决需要深入了解ROS架构及YOLOv5工作原理，同时不断测试调优系统性能。 基于YOLOv5和PyTorch的ROS实时目标检测系统为机器人的环境感知能力提供了强大支持，并为未来智能机器人系统的开发应用开辟了新的可能性。通过该系统，机器人能够更好地理解周围环境并执行更复杂精准的任务。
     
  • 人工智能项目实践：基于Yolov5的人体检测与OpenPose的姿态检测实现摔倒检测.zip
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    本项目结合了YOLOv5人体检测和OpenPose姿态估计技术，旨在开发一套高效准确的摔倒检测系统，适用于智能家居、安全监控等领域。 在进行摔倒检测的项目实践中，结合了YOLOv5的人体检测与OpenPose的姿态识别技术。 运行`runOpenpose.py`脚本后，仅执行open pose部分可以获得人体的关键点图，并将其保存至datatest文件夹中以供后续.jit模型训练使用。关键点图的具体保存路径可以在`pose.py`中的draw方法最后进行调整设置。 通过运行`detect.py`脚本，则首先利用YOLOv5算法完成目标检测，当识别到人时，在该脚本的第169行增加了依据边框宽高比判断的功能（后续可根据需求自行修改），随后根据坐标信息截取人体图片并提交给OpenPose进行姿态分析。 此外，在`runOpenpose.py`文件的第159行也加入了一些限制条件，以增强检测结果的有效性与准确性。这些限制同样可以根据实际需要进行调整优化。 如果计划扩展至其他姿势类型的识别，则需遵循以下步骤： 1. 收集相关图片素材并执行`runOpenpose.py`脚本生成对应的关键点图； 2. 根据特定需求对关键点图分类，分别放置在datatrain和datatest文件夹内； 3. 最后运行`action_detecttrain.py`进行模型训练。