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该文件“Smoking_calling_train.zip”可能包含用于训练人体姿态检测模型的相关数据和代码。

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简介：
该数据集包含用于吸烟、打电话以及相关训练的样本。它为研究这些行为模式提供了宝贵的资源，并可用于开发和评估相应的模型和算法。 这种数据集的构建，旨在支持对这些活动进行深入分析和理解，从而为改善相关健康问题或安全措施提供科学依据。

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  • 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。
  • SCAPE-master.zip_RightHand_SCAPE人体模型训练与生成代码_SCAPE模型_人体Scape_人体姿态
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    SCAPE-master.zip_RightHand 包含用于训练和生成高质量人体姿态的SCAPE模型代码，适用于动画、游戏及虚拟现实领域中的人体模拟。 包含一个SCAPE的3D全身可变模型模板，可用于训练数据并合成具有新姿态和体型的人体模型。
  • Yolov8姿态检测预训练模型权重.zip
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    本资源提供基于YOLOv8框架优化的姿态检测预训练模型权重文件，适用于快速部署人体关键点识别系统，促进智能监控与人机交互应用。 资源包括：yolov8n-pose.pt、yolov8s-pose.pt、yolov8m-pose.pt、yolov8l-pose.pt 和 yolov8x-pose.pt 以及 yolov8x-pose-p6.pt，这些是姿态检测的预训练权重文件。
  • RetinaFace的PyTorch人脸检测训练代码及预训练模型，基于WIDERFACE数据集
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    本项目提供RetinaFace的人脸检测PyTorch训练代码和预训练模型，适用于研究与开发。训练过程采用WIDERFACE数据集，实现高精度的人脸定位、关键点检测等功能。 1. 提供了基于Pytorch的人脸检测SOTA算法RetinaFace模型的代码实现； 2. 训练数据集可通过网盘下载链接获取，并将其解压到指定目录以运行训练代码； 3. 下载数据集后，通过运行train.py脚本可以开始训练过程，默认配置使用mobilenet网络架构。如需更改，请在train.py中将parser参数修改为resnet进行训练； 4. 提供了预训练好的mobilenet模型pth文件，可以直接用于测试或推理任务。
  • YOLOv5车辆行人检测及训练模型+5000张相关数据集
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    本项目提供基于YOLOv5的先进车辆与行人检测解决方案，包含精心标注的5000张图片数据集，旨在优化智能交通系统的实时监控和安全性能。 YOLOv5车辆行人检测项目包含两种预训练模型：Yolov5s和Yolov5m，用于识别交通场景中的行人（person）和汽车（car）。这些模型在超过一万张图像的数据集上进行训练，并达到了90%以上的map值。此外，该项目还提供了一个基于PyQt的用户界面以及PR曲线、loss曲线等性能评估图表。 数据集中包括了大约5,000张用于测试目的的行人和车辆图片，标签格式为txt和xml文件，分别存储在不同的目录中。
  • YOLOv8行人检测资源包（含代码、数据集、预训练模型及可视化工具）.zip
    优质
    本资源包提供YOLOv8行人检测解决方案，内含完整代码、训练数据集、预训练模型及可视化工具，助力高效开发与部署。 YOLO系列模型已经更新至V10，并且已经在实际应用中稳定运行了一段时间。经过一段时间的准备，我们选择在暑期这个时间点发布关于YOLOv8行人检测模型的教程，从原理、数据标注到环境配置进行全面讲解，帮助大家掌握YOLOv8的基本内容。需要注意的是，本次教程不仅支持v8模型训练，还适用于v3、v5、v9和v10等系列版本。 资源中包含了一份经过标注的行人检测数据集（大约有5000张图像），可用于训练和验证的代码、预训练好的YOLO系列模型以及一个图形化界面。如果在调试过程中遇到问题，可以通过提供的联系方式进行交流。相关视频教程可以在B站对应空间找到。
  • CIFAR10 - PyTorch - 包含模型源文件、训练和测试代码以及Kaggle上的预训练模型
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的CIFAR-10数据集图像分类解决方案，包含详细的模型源码、训练与测试脚本，并附有在Kaggle平台上的预训练模型以供参考和使用。 cifar10文件夹：包括了cifar10原数据库 kaggle文件夹：包括了在kaggle上训练好的模型及日志文件 model文件夹：包括了本地cpu训练好的模型 src文件夹： - kaggle_tensorboard.py: 用于使用tensorboard展示kaggle上训练的日志 - model.py: 神经网络模型 - res_model：残差网络模型 有问题就发邮件。GuanlinLi_BIT@163.com
  • 人体姿态检测OpenPose编译所需的全部依赖包及模型文件
    优质
    本资源提供人体姿态检测系统OpenPose在Linux环境下的完整编译所需依赖包和预训练模型文件，助力快速搭建开发或实验环境。 人体姿态检测OpenPose编译所需的所有依赖包和模型文件包括五个模型以及大量其他依赖项。
  • AlphaPose人体姿态检测
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    AlphaPose是一款先进的人体姿态估计工具，通过深度学习技术准确识别图像和视频中的人物动作与姿势。 AlphaPose 是一个高精度的多人姿态估计系统，在COCO数据集上实现了72.3 mAP（超越Mask-RCNN 8.2个百分点），在MPII数据集上的mAP达到了82.1。此外，为了关联同一个人的所有姿态，AlphaPose提供了名为Pose Flow的在线姿态跟踪器，该工具在PoseTrack挑战赛的数据集中取得了66.5 mAP和58.3 MOTA的成绩，超过了现有的最佳技术精度。