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基于Yolov5的人工智能项目实践——旋转目标检测

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简介：
本项目采用YOLOv5框架进行深度学习训练，专注于解决旋转目标检测问题，旨在提高复杂场景下物体定位与识别的准确率和效率。 基于YOLOv5的旋转目标检测使用CSL_Label（Oriented Object Detection）方法进行Rotated BBox检测。这种方法结合了YOLOv5的高效性和方向感知对象检测的能力，适用于需要精确识别倾斜或旋转物体的应用场景。

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  • 基于Yolov5的人工智能项目实践——旋转目标检测
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    本项目采用YOLOv5框架进行深度学习训练，专注于解决旋转目标检测问题，旨在提高复杂场景下物体定位与识别的准确率和效率。 基于YOLOv5的旋转目标检测使用CSL_Label（Oriented Object Detection）方法进行Rotated BBox检测。这种方法结合了YOLOv5的高效性和方向感知对象检测的能力，适用于需要精确识别倾斜或旋转物体的应用场景。
     
  • 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。
     
  • 将旋转目标检测标签转为Yolov5格式
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    本文介绍了如何将旋转目标检测的数据集标签转换成YOLOv5支持的标准格式，以便于使用YOLOv5进行模型训练。 旋转目标检测标签转换支持以下数据格式转换为yolov5 txt模式：dota 数据格式转换、itc_vd数据格式转换、uavrod_xml 数据格式转换、ucas数据格式转换。训练代码可在GitHub上找到，地址是https://github.com/BossZard/rotation-yolov5。去掉链接后的内容如下： 旋转目标检测标签转换支持以下数据格式转换为yolov5 txt模式：dota 数据格式转换、itc_vd数据格式转换、uavrod_xml 数据格式转换、ucas数据格式转换。训练代码可在GitHub上找到相关项目。
     
  • 人工智能项目实践：基于MobileNetV2的人脸口罩检测图像识别
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    本项目采用轻量级深度学习模型MobileNetV2实现人脸及口罩佩戴情况的实时检测，旨在促进公共场所健康与安全。 本段落介绍了一个基于 MobileNetV2 的人脸口罩检测识别项目实践。使用 tf.keras 构建训练模型，并利用深度卷积神经网络进行图像识别任务。在 NVIDIA 1070Ti 显卡的支持下，经过 15 轮（epoch）的训练后，模型准确率达到 96%。 所使用的环境包括：Python 3.7、TensorFlow 2.2.0 和 CUDA Version 10.1.243。数据集全部来自于网络公开资源。
     
  • 基于YOLO的实时目标检测项目实践.md
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    本文档记录了一个采用YOLO算法进行实时目标检测的项目实践过程，涵盖模型选择、训练优化及应用部署等关键环节。 使用YOLO进行实时目标检测：项目实战 本部分内容将详细介绍如何利用YOLO（You Only Look Once）算法来进行实时的目标检测，并通过实际项目的操作来加深理解与应用。 1. 引言 简要介绍YOLO的背景、特点以及它在计算机视觉领域的地位和作用，突出其高效性和准确性。 2. 环境搭建 说明如何配置开发环境，包括安装必要的软件包（如Python, OpenCV等）及深度学习框架（如PyTorch或Darknet），并确保所有依赖项均已正确设置好。 3. 数据准备与预处理 描述数据集的选择过程、标注方法以及图像增广技术的使用策略以提高模型鲁棒性。 4. 模型训练 介绍如何基于选定的数据集对YOLO网络进行微调或从头开始训练，涉及超参数调整及性能优化技巧等内容。 5. 实时检测实现 探讨将训练好的YOLO模型部署到实际应用场景中的步骤和方法论，包括但不限于视频流处理、嵌入式设备移植等方面的技术细节。 6. 结果展示与评估 通过可视化工具呈现最终的实时目标识别效果，并采用标准评价指标（如mAP）对算法性能进行全面评测。 以上就是使用YOLO进行实时目标检测项目的全部内容概述。
     
  • 基于YOLOv5与DeepSort的人工智能项目实践：车辆及行人的追踪与计数
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    本项目采用YOLOv5进行实时目标检测，并结合DeepSort算法实现对视频流中车辆和行人精确跟踪及数量统计，旨在提供高效、准确的监控解决方案。 使用YOLOv5和Deepsort实现车辆行人追踪和计数，并将代码封装成一个Detector类，使其更容易嵌入到自己的项目中。
     
  • 无人机图像目标检测（人工智能版）.zip 无人机图像目标检测（人工智能版）
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    本资源为《无人机图像目标检测（人工智能版）》提供实践支持，内含相关数据集和代码文件，助力学习者深入理解并实操无人机影像中特定目标的自动识别技术。 人工智能-无人机图像目标检测.zip 人工智能-无人机图像目标检测 人工智能-无人机图像目标检测.zip 人工智能-无人机图像目标检测 人工智能-无人机图像目标检测.zip 人工智能-无人机图像目标检测 人工智能-无人机图像目标检测.zip 人工智能-无人机图像目标检测 人工智能-无人机图像目标检测.zip 人工智能-无人机图像目标检测 人工智能-无人机图像目标检测.zip 人工智能-无人机图像目标检测 人工智能-无人机图像目标检测.zip 人工智能-无人机图像目标检测 人工智能-无人机图像目标检测.zip 人工智能-无人机图像目标检测 人工智能-无人机图像目标检测.zip 人工智能-无人机图像目标检测
     
  • 基于CenterNet的旋转目标检测实现（含Python源码及项目文档）.zip
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    本资源提供了一个基于CenterNet框架的高效旋转目标检测算法实现，包含详细的Python代码和项目文档，适用于研究与学习。 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目，可作为参考资料学习借鉴。若将其用作“参考资料”，需要实现其他功能时，则需能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。资源内容基于CenterNet实现了旋转目标检测（算法python源码+项目说明）。
     
  • 基于Yolov5的行人多目标检测模型
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    本研究提出了一种基于Yolov5的行人多目标检测模型，旨在提升复杂场景下行人的识别精度与效率。通过优化网络结构和训练策略，该模型在多个公开数据集上取得了优异的表现。 Yolov5 是一个用于行人多目标检测的模型。它基于旷视科技提出的 Crowdhuman 数据集进行训练，该数据集专门针对复杂场景下的行人检测任务。在训练过程中，采用了 300 个 epoch 的设置。