基于YOLO的吸烟行为检测实现（含完整代码及说明）

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简介：
本项目基于YOLO算法实现了对吸烟行为的有效检测，并提供了完整的代码和详细说明文档。适合研究与学习使用。目前基于深度学习的目标检测方法主要分为两大类：一类是两阶段目标检测模型，这类模型首先提取候选区域再进行精确识别；另一类是一阶段目标检测模型，直接在图像上回归位置信息完成识别任务。本项目采用深度学习技术实现对吸烟行为的实时监测，并使用Python语言搭建YOLO算法。YOLO将整个图片分割成多个网格单元，在每个网格中心执行物体定位和分类任务，无需生成候选区域即可进行特征提取、分类与回归等操作，因此检测过程更加简化且速度更快。然而，该方法在处理小目标或存在重叠遮挡的情况时可能会出现精度下降的问题。

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基于YOLO的吸烟行为检测实现（含完整代码及说明）

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本项目基于YOLO算法实现了对吸烟行为的有效检测，并提供了完整的代码和详细说明文档。适合研究与学习使用。目前基于深度学习的目标检测方法主要分为两大类：一类是两阶段目标检测模型，这类模型首先提取候选区域再进行精确识别；另一类是一阶段目标检测模型，直接在图像上回归位置信息完成识别任务。本项目采用深度学习技术实现对吸烟行为的实时监测，并使用Python语言搭建YOLO算法。YOLO将整个图片分割成多个网格单元，在每个网格中心执行物体定位和分类任务，无需生成候选区域即可进行特征提取、分类与回归等操作，因此检测过程更加简化且速度更快。然而，该方法在处理小目标或存在重叠遮挡的情况时可能会出现精度下降的问题。

TransUnet的复现及完整代码（含实现说明）

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本项目致力于复现并提供完整的TransUnet代码库，包括详细的实现说明和注释，旨在帮助研究者深入理解该模型及其应用。 TransUnet复习及完整代码实现（附详细说明）。

YOLOv7吸烟行为检测代码及训练完成的模型+含5000个标注样本的数据集

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本项目提供YOLOv7深度学习框架下的吸烟行为检测解决方案，包括预训练模型和一个包含5000个标注样本的数据集，助力快速实现目标识别应用。 YOLOV7吸烟行为检测包括两个训练好的模型，内含各种训练曲线图以及数据集。该数据集中包含5000多张使用lableimg软件标注的图片，格式为jpg。标签有xml格式和txt格式两种，并分别保存在不同的文件夹中，类别名为smoke；可以直接用于YOLO系列的吸烟行为检测。此外，还提供了数据集及检测结果参考信息。采用pytorch框架开发，代码是用python编写的。

吸烟（抽烟）检测与识别第二部分：使用Pytorch的实现（包含吸烟数据集及训练代码）.txt

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本文件详细介绍了如何利用Python深度学习库PyTorch进行吸烟行为检测模型的构建。内容涵盖从准备专门针对吸烟行为的数据集，到编写用于训练和优化模型的代码全过程，适用于对计算机视觉与深度学习感兴趣的开发者及研究者参考使用。吸烟检测与识别1：介绍吸烟数据集并提供下载链接。吸烟检测与识别2：使用Pytorch实现吸烟检测与识别，并包含数据集及训练代码。

YOLO目标检测与吸烟检测数据集已完成标注，可直接应用（含完整源码、说明文档及5000张图片及其对应的标注txt和xml文件）.rar

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本资源包含YOLO框架下的吸烟行为检测数据集，内有5000张图像及相关标注文件，附带详尽的使用指南与源代码，支持快速部署应用。 1. 资源描述：提供包含YOLO目标检测与吸烟行为识别的数据集（内附完整源码、详细文档、5000张图像及其对应的标注文件txt和xml）。 2. 特点概述：该数据集中，图片质量高且标记框精确度高，适合直接用于YOLO算法的目标检测任务中。 3. 适用人群：此资源特别适用于计算机科学、电子信息工程以及数学专业领域的大学生，在课程设计项目、期末作业乃至毕业论文的研究过程中可以作为重要参考材料使用。 4. 更多相关数据集及源代码可以通过特定渠道获取（具体信息未在此处列出）。 5. 创作者简介：本资源由一位在知名公司拥有丰富经验的高级算法工程师开发，他专注于Matlab、Python、C/C++和Java等编程语言的应用，并且对YOLO目标检测技术有着深入的研究。此外，在计算机视觉领域（如智能优化算法、神经网络预测）、信号处理以及图像分析等方面也有着深厚造诣，欢迎有志之士与作者交流学习心得。

YOLO抽烟行为检测数据集，含图片及标注信息

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本数据集提供大量包含抽烟场景的图像及其标注文件，旨在支持YOLO模型对抽烟行为进行精准识别与分析研究。 YOLO抽烟目标检测数据集包含图片和标定数据。

针对吸烟行为的目标检测数据集

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本研究构建了一个专注于识别和定位图像中吸烟行为的目标检测数据集，为相关领域提供高质量训练资源。吸烟检测数据集包含了一系列用于识别和分析吸烟行为的数据样本。这些数据可以被用来训练机器学习模型，以提高对吸烟活动的自动检测能力。通过使用这样的数据集，研究人员能够开发出更准确、高效的算法来监测公共场合中的吸烟现象，并为相关健康政策提供支持。

YOLOv5吸烟行为检测代码及预训练模型+含5000条标注数据的数据集

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简介：本项目提供YOLOv5框架下的吸烟行为检测代码与预训练模型，并附带一个包含5000条详细标注的数据集，助力高效准确的行人行为识别研究。 YOLOV5吸烟行为检测提供了两种训练好的模型，并包含各种训练曲线图及数据集。该数据集中有超过5000张使用LabelImg软件标注的图片，格式为jpg，标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为smoke；可以直接用于YOLO系列的吸烟行为检测任务。此外，还有相关的数据集与检测结果供参考。采用pytorch框架开发，并且代码是用Python编写的。

基于YOLOv8-Nano的吸烟检测模型转为ONNX，并使用OpenCV-DNN实现

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本项目基于YOLOv8-Nano构建吸烟行为识别模型，通过转换至ONNX格式并利用OpenCV-DNN进行部署，实现实时监测与智能预警。标题中的“吸烟检测，YOLOV8 NANO”指的是利用深度学习技术来识别吸烟行为的一种方法。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，其版本不断更新迭代，而YOLOv8 NANO是该系列的一个轻量级变体，特别适合在资源有限的设备上运行，如嵌入式系统或移动设备。它能够在视频和图像数据中快速准确地定位吸烟行为。 YOLO系列的目标检测框架主要包括以下部分： 1. **网络架构**：YOLOv8 NANO采用了与原版不同的设计方式，使其更加紧凑，并减少了计算量和内存需求，以提高在低功耗设备上的运行效率。 2. **训练过程**：通过大量的标注图像数据集进行训练，这些图中包含吸烟行为。利用反向传播算法优化网络参数，使得模型能够识别出吸烟的特征。 3. **多尺度检测**：YOLO能够在不同尺度上同时预测物体的位置和大小，避免了多次缩放图像的过程，提高了检测速度。 4. **置信度与边界框**：模型会预测每个目标存在的概率（即置信度）以及其在图像中的精确位置（边界框）。文中提到的“转换成ONNX”，指的是将YOLOv8 NANO模型转化为开放神经网络交换格式，这使得该模型可以在多种平台上运行，包括但不限于C++、Python或Android。这样可以提高模型的应用范围和跨平台能力。对于开发者而言，“只需要OPENCV DNN”意味着他们可以通过OpenCV（开源计算机视觉库）的DNN模块来加载并执行这个ONNX模型。OpenCV DNN支持多个深度学习框架，包括ONNX，并提供了一个易于使用的API接口，方便进行图像预处理、模型推理和后处理等操作。在C++和Python中，开发者可以直接使用OpenCV加载和运行模型以实现吸烟检测功能；对于Android开发，则可以通过对应的SDK直接将模型部署到移动设备上。标签“opencv dnn”进一步强调了该模块在此应用中的核心作用。压缩包子文件的名称如“吸烟检测Y8N480X64T”，其中的标识符可能代表了特定的技术参数或训练设置，例如模型大小、分辨率或者迭代次数等细节信息，具体含义需参考相关文档或源代码才能明确。总结来说，该压缩包包含了一个专为吸烟行为识别设计的轻量级YOLOv8 NANO模型，并已转换成ONNX格式。此模型可以使用OpenCV DNN在C++、Python和Android环境中高效部署与应用，对于实时监控及智能安全系统等领域具有重要的实际价值。