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基于YOLOV5的人脸检测代码，配置完成后即可直接运行

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简介：
本项目提供了一套基于YOLOv5框架的人脸检测解决方案。通过简单的配置步骤，用户可以轻松实现快速、精准的人脸识别功能，适用于多种应用场景。 用YOLOV5实现人脸检测的代码已经配置好系统可以直接运行。

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  • 基于YOLOV5的人脸检测代码，配置完成后即可直接运行
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    本项目提供了一套基于YOLOv5框架的人脸检测解决方案。通过简单的配置步骤，用户可以轻松实现快速、精准的人脸识别功能，适用于多种应用场景。 用YOLOV5实现人脸检测的代码已经配置好系统可以直接运行。
     
  • 相机标定与标定测试图片集，Opencv配置完成后即可直接运行
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    本项目提供了一套完整的相机标定解决方案及测试图像集，并配有详细的OpenCV环境配置说明，帮助用户轻松完成相机参数校准。 张正友相机标定方法加上标定测试图片集，在配置好OpenCV后可以直接运行。该工程已导入固定的OpenCV配置文件，移除这些文件后需要自行配置，或者将代码复制到自己新建的工程中使用。
     
  • 可以直接运行的人脸检测EXE程序
    优质
    这是一款便于使用的直接运行EXE文件的人脸检测工具，无需安装任何软件或额外库，即可快速准确地识别图像和视频中的人脸。 人脸识别中的关键步骤之一是人脸检测。这里有一个单独发布的可执行程序，它小巧灵活，可以检测图片、视频以及摄像头实时输入的视频流中的人脸。该文件包含所需的动态链接库和OpenCV自带的人脸特征数据，点击即可运行。适合大家学习使用！
     
  • 基于Yolov5的目标检测深度学习程序，环境配置完成后即可进行模型训练
    优质
    本简介提供了一个基于Yolov5框架的目标检测深度学习项目概览。完成环境搭建后，用户可直接执行以训练个性化目标检测模型。此工具适用于计算机视觉领域的研究与开发工作。 基于YOLOv5算法的深度学习目标检测程序是You Only Look Once（YOLO）目标检测模型在PyTorch中的实现版本5.0，在Ultralytics仓库中发布。该版本支持多GPU训练，新增了各类目标数量计算和热力图功能，并将正样本匹配过程加入数据加载器以加快运算速度，同时引入指数移动平均法(EMA)提升了效果。 自2022年2月起，此项目进一步优化并添加了多种模型尺寸选择（s、m、l、x版本的YOLOv5），支持步进式和余弦学习率下降方法，并且提供了Adam与SGD两种优化器的选择。此外，还实现了根据批处理大小自适应调整学习率的功能以及图片裁剪功能。
     
  • 可直接运行的人脸识别Opencv代码
    优质
    这段代码提供了一个可以直接运行的基于OpenCV库的人脸识别程序，适用于Python环境，帮助用户快速实现人脸检测和识别功能。 一个简单的人脸识别系统通过设置人员登录来录入人脸信息，并经过训练以实现人脸识别功能。
     
  • 基于MATLAB的3DMM人脸拟合与重建（完整代码，可直接运行）
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的人脸三维模型重建及拟合工具包，包含完整的源代码和详细的注释。用户可以直接运行进行3DMM人脸建模实验。 采用3DMM模型，并利用人脸的68个特征点来实现三维人脸重建。3DMM是一种基础的人脸统计模型，最初提出是为了从二维图像恢复出三维形状而设计的。在过去二十年里，随着数据集扩展及深入研究的发展，加上神经网络技术的应用使得基于3DMM方法参数优化变得更加简化和高效，因此许多关于使用该方法进行三维重建的研究不断涌现。 然而，在这些进展的基础上，基于一组人脸形状与纹理统计模型来表示任意一个人脸的方案仍然面临一些挑战。例如，这类方法在重现真实的人脸细节方面仍有不足，并且求解所需参数过程较为复杂。这些问题目前仍是学术界研究的重点方向之一。
     
  • PCA人脸识别完整版MATLAB代码（可直接运行）.rar
    优质
    这段资源包含了用于人脸识别的PCA算法的完整MATLAB代码，可以直接下载并运行。它为研究者和学生提供了便捷的人脸识别技术学习途径。 亲测好用的资源，推荐大家下载！非常有用哦！需要的话可以来下载。这是基于MATLAB实现PCA人脸识别的相关源代码和数据集，已经打包在一个文件夹里可以直接运行。
     
  • Yolov5-OBB旋转目标检测直接运行版本，配置虚拟环境后即可使用，附带部分示例数据集
    优质
    这是一个基于YOLOv5框架的物体边界框（OBB）旋转检测项目，支持直接运行。通过创建虚拟环境，用户可以轻松访问和实验预加载的部分示例数据集。 yolov5-obb旋转目标检测直接运行版已准备好，只需配置好虚拟环境即可使用。该版本包含部分示例数据集。
     
  • YOLOV5.zip 修改版官方代码已就绪，直接运行detect.py即可
    优质
    这是一份基于YOLOv5模型的修改版官方代码包，用户可以直接运行detect.py脚本进行目标检测，方便快捷。 我改进了官方的YOLOv5框架，在配置好环境后无需改动代码即可实现对多达80种物体的实时目标检测，效果非常出色。
     
  • 基于YOLOv3、FaceNet及SVM的人脸检测与识别系统完整代码——计算机毕业设计，可直接运行
    优质
    本作品为基于YOLOv3框架的人脸检测结合FaceNet特征提取和SVM分类器实现人脸识别的完整项目。提供详尽代码，支持直接运行，适用于计算机专业毕业设计或研究参考。 项目结构： - data： - baseface：包含图片、根据这些图片训练的128维向量以及文件夹与人名映射文件。 - 0：第一个人的照片，标签为0。 - 1：第二个人的照片，标签为1。 - n：第n个人的照片，标签为n。 - map.txt：包含各个文件夹对应的人名的映射信息。 - vector.csv：根据这些图片得到的128维向量及其类别（即文件夹名称）的信息。 - weights_facenet：facenet模型文件。 - weights_yolo：yolov3模型，经过微调后使用。 - weights_svm：基于vector.csv训练出的支持向量机(SVM)模型。 - face-names：预测类别的默认设置信息即可。 - yolo_anchors.txt：在训练yolov3时得到的聚类锚框。 - net： - 包含用于处理项目的yolo和facenet网络配置。