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利用Yolov5进行LOL中英雄、小兵和塔的检测（含源码、数据及模型）

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简介：
本项目运用YOLOv5框架开发了一套针对《英雄联盟》游戏内英雄、小兵与防御塔检测的解决方案，提供完整的源代码、训练数据集以及预训练模型。 基于YOLOv5模型检测《英雄联盟》（LOL）中的英雄、小兵和防御塔，并提供源代码、数据集及训练好的模型。

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  • 利用Yolov5进行LOL中英雄、小兵和塔的检测（含源码、数据及模型）
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    本项目运用YOLOv5框架开发了一套针对《英雄联盟》游戏内英雄、小兵与防御塔检测的解决方案，提供完整的源代码、训练数据集以及预训练模型。 基于YOLOv5模型检测《英雄联盟》（LOL）中的英雄、小兵和防御塔，并提供源代码、数据集及训练好的模型。
  • LOL：《英雄联盟》
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    《英雄联盟》（League of Legends，简称LOL）是由Riot Games开发的一款多人在线战斗竞技游戏，玩家选择不同角色进行团队对战。 要说最喜欢的游戏，那必须是英雄联盟。这款游戏承载了太多回忆！今天我们使用Flutter来开发一款英雄资料卡应用。以下是该应用的部分截图展示：整体设计看起来非常清爽。 目录结构如下： - lib - models - utils - views - widgets - main.dart 本项目的目录结构是常见的，与大多数前端开发模式相似。 - `models` 目录用于定义数据模型； - `utils` 目录存放一些公共函数、接口、路由和常量等资源； - `views` 目录包含页面级别的组件； - `widgets` 目录则放置页面中需要使用的小组件； - 而`main.dart`是应用的启动文件。 开发此类应用程序时，通常从`main.dart`开始。这里有一些模板化代码不作赘述，值得一提的是，在主函数（main()）内配置了使APP状态栏背景透明的效果。
  • 基于Yolov5的电塔破损绝缘子检测及模型与数据集
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    本研究采用YOLOv5框架开发了针对电力系统中损坏绝缘子的高效检测算法，并构建了专用数据集以提升模型精度。 使用YOLOv5进行破损绝缘子检测的项目包括训练好的道路指示牌识别权重以及PR曲线、loss曲线等内容。该项目在绝缘子缺陷数据集上进行了训练，并且目标类别名为break_insulator，仅包含一个类别。数据集中包含了两种格式的标签：txt和xml文件，分别保存在两个不同的文件夹中。 采用PyTorch框架并使用Python代码实现上述功能。
  • 基于Yolov5的火灾检测系统：目标检测源码、数据及模型
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    本项目基于Yolov5框架开发，旨在实现高效的火灾自动检测。提供详尽的目标检测源代码、训练数据集和预训练模型，助力研究与应用落地。 YOLOv5的环境配置包括创建Python 3.8虚拟环境： ```shell conda create -n yolo5 python=3.8.5 conda activate yolo5 ``` 接下来，根据你的设备是使用GPU还是CPU安装PyTorch: - 对于使用GPU的用户： ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 ``` - 如果你只用到CPU，则执行以下命令: ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly ``` 安装`pycocotools`库： ```shell pip install pycocotools-windows ``` 此外，还需要通过以下命令安装其他所需的包: ```shell pip install -r requirements.txt pip install pyqt5 pip install labelme ``` 对于YOLOv5的数据处理而言，每张图片都对应有一个txt格式的标注文件。该文本段落件记录了目标对象的类别、中心点坐标以及宽度和高度信息。
  • 基于YOLOv5的汽车座椅缺陷检测（含源码、模型及数据集）
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    本项目采用YOLOv5框架进行汽车座椅缺陷检测，提供完整源代码、预训练模型和标注数据集，旨在促进自动驾驶安全领域的研究与应用。 基于YOLOv5的汽车座椅缺陷检测项目包括源码、模型和数据集的Python实现。
  • LOL英雄联盟阿狸FBX模型全套动作
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    本资源提供《LOL英雄联盟》游戏中阿狸角色的FBX格式3D模型及全套动作文件，适合游戏MOD制作与动画设计爱好者使用。 lol英雄联盟阿狸fbx模型全动作
  • LOL-API：《英雄联盟》API
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    LOL-API是一款专为《英雄联盟》游戏设计的数据接口插件，提供玩家数据、匹配历史等信息查询服务，助力开发者创建丰富多样的社区应用。 英雄联盟API数据[v0.7]简介：该接口由诺云论坛提供，《英雄联盟》是一款结合了即时战略与团队作战的游戏，并拥有超过一百位特色各异的英雄、丰富的地图及玩法，以及自动匹配的战网平台等元素。游戏内还包含天赋树、召唤师系统和符文等多种机制。 企业和开发者首先需要获取玩家的基本信息（包括昵称、头像、等级、战斗力及相关综合数据）。此外，每场战斗的具体信息也是关键需求之一。除了基本功能外，我们还开发了一些有趣的API特性，如定级赛预测与关键词分析等功能，以更全面地了解玩家行为。 这些API的数据准确性高达99%以上。
  • 利用yolov5与openpose进行摔倒检测
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    本项目运用YOLOv5模型实现目标检测，并结合OpenPose姿态估计技术，有效识别和监测人体动作，旨在准确检测摔倒事件，为老年人及需要特殊照顾的人群提供安全保障。 通过 yolov5 和 openpose 实现摔倒检测需要的模型文件可以从网盘下载。运行 runOpenpose.py 只执行了 open pose 功能，可以获取人体的关键点图，这些关键点图用于后续 .jit 模型训练，并会保存在 data/test 文件夹中。在 pose.py 中 draw 方法的最后一部分可以控制保存关键点图的位置。 运行 detect.py 时，程序首先进行 yolo 目标检测，在检测到人后，会在 detect.py 的第169行根据框的宽高比判断是否符合标准（后续可自行修改）。接下来，会利用坐标将人的图片提取出来给 openpose 进行人姿态检测。 在 runOpenpose.py 文件中第 159 行也加了一些限制条件（同样可以进行调整），以适应不同的需求。如果希望检测其他姿势： 1. 收集相关图像并运行 runOpenpose.py 获得人体关键点图。 2. 将获取到的关键点图根据需要分类，分别放入 data/train 和 data/test 文件夹中。 3. 运行 action_detect/train.py 来进行模型训练。
  • 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。
  • 更新版YOLOV5口罩检测数据集及配套资源（含代码、模型和标注数据）.zip
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    本资料包提供更新版YOLOv5算法下的口罩检测数据集，包括预训练模型、源代码以及详细标注数据，助力快速实现口罩佩戴情况的智能识别与分析。 最新的YOLOV5口罩检测数据集包括两个部分： 1. 真实口罩人脸识别数据集：通过网络爬取样本并进行整理、清洗及标注后得到的包含525人的5千张戴口罩人脸图像，以及9万张正常人脸图像。 2. 模拟口罩人脸识别数据集：通过对公开数据库中的人脸图片添加虚拟口罩生成而成，总共包括1万人和大约50万张带模拟口罩的脸部图片。