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基于YOLOv5的手部检测实现（附训练代码及数据集）.txt

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简介：
本项目提供了一种基于YOLOv5框架的手部检测解决方案，并包含完整的训练代码和数据集资源。适合研究与应用开发使用。 手部关键点检测可以通过多种方法实现： 1. 使用YOLOv5进行手部检测，并包含训练代码和数据集。 2. 提供一个使用Pytorch的手部关键点检测方案，同样包括了训练所需的代码和数据集。 3. 在Android平台上实现了实时的手部关键点检测功能，提供了源码以方便开发人员参考。

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  • 基于YOLOv5的手部检测实现（附训练代码及数据集）.txt
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    本项目提供了一种基于YOLOv5框架的手部检测解决方案，并包含完整的训练代码和数据集资源。适合研究与应用开发使用。 手部关键点检测可以通过多种方法实现： 1. 使用YOLOv5进行手部检测，并包含训练代码和数据集。 2. 提供一个使用Pytorch的手部关键点检测方案，同样包括了训练所需的代码和数据集。 3. 在Android平台上实现了实时的手部关键点检测功能，提供了源码以方便开发人员参考。
     
  • 基于YOLOv5的车辆检测实现（附数据集与训练代码）
    优质
    本项目采用YOLOv5框架进行车辆目标检测，包含详尽的数据集及训练代码，旨在提供一个高效、准确的目标检测解决方案。 YOLOv5实现车辆检测包括了使用特定的车辆检测数据集以及编写训练代码。相关细节可以在博客文章《128099672》中找到，其中详细介绍了如何利用YOLOv5进行高效的车辆识别工作。
     
  • 人脸检测与行人检测（二）：基于YOLOv5的实现（附数据集及训练代码）(复件).txt
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    本文详细介绍了如何利用YOLOv5进行人脸和行人检测的实践方法，并提供了所需的数据集以及训练代码，帮助读者轻松上手。 人脸检测与行人检测分为四个部分： 1. 介绍并提供了相关的人脸及人体数据集。 2. 使用YOLOv5模型进行人脸及行人的检测，并包含所需的数据集以及训练代码。 3. 在Android平台上实现实时的人脸和行人检测功能，提供源码支持。 4. 利用C++语言开发了可实时运行的人脸与行人识别系统，同样提供了完整的源代码。
     
  • 基于YOLOv5的红绿灯检测（附带数据集和训练代码）.zip
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5框架的红绿灯检测解决方案，包含定制的数据集及详细的训练代码。适合自动驾驶与智能交通系统研究者使用。 目前基于YOLOv5s的红绿灯检测模型已经达到了较高的精度水平：mAP_0.5为0.93919，mAP_0.5:0.95为0.63967，基本满足业务需求。为了适应手机Android平台的应用场景，我们对YOLOv5s进行了轻量化处理，并开发了两个版本的模型：yolov5s05_416和yolov5s05_320。这两个版本在普通Android设备上可以实现实时检测效果，在CPU（四线程）上的运行时间大约为30毫秒，而在GPU环境下则约为25毫秒，同样达到了业务需求的标准。
     
  • 基于YOLOv5的安全帽佩戴检测与识别（附数据集及训练代码）
    优质
    本项目采用YOLOv5框架进行安全帽佩戴检测与识别，提供详细的数据集和训练代码，旨在提升工地安全管理效率。 《YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别（含数据集及训练代码）》：目前基于YOLOv5s的目标检测方法在佩戴安全帽的识别任务中取得了较好的效果，平均精度平均值mAP_0.5为0.93，mAP_0.5:0.95为0.63。
     
  • yolov5口罩检测训练数据.txt
    优质
    本文件包含用于训练YOLOv5模型进行口罩检测的数据集，内含大量标注了佩戴或未佩戴口罩的人脸图片及对应标签信息。 使用Yolov5训练口罩检测的训练集已经清洗过，可以直接下载使用。
     
  • 跌倒检测与识别II：基于YOLOv5的跌倒检测（包含数据集及训练代码）.txt
    优质
    本项目致力于开发一种先进的跌倒检测系统，采用YOLOv5模型进行实时跌倒事件的精准识别。项目提供详尽的数据集以及完整的训练代码，旨在促进相关研究与应用的发展。 跌倒检测与识别包括以下几个方面： 1. 跌倒检测数据集：提供了包含训练所需的数据。 2. YOLOv5实现跌倒检测：使用YOLOv5模型进行跌倒事件的实时监测，包含了相关的数据集和训练代码。 3. Android平台下的跌倒检测应用开发：实现了在Android设备上运行的跌倒检测功能，并附带源码，支持实时监控。 4. C++环境下实现跌倒检测：提供了一个基于C++语言编写的解决方案来完成跌倒事件监测任务，同样包含完整的源代码并具备实时处理能力。
     
  • 基于YOLOv5的数据集实现安全帽佩戴检测与识别（附带安全帽数据集及训练代码）
    优质
    本项目利用改进版YOLOv5算法对工地工人是否正确佩戴安全帽进行高效准确的检测，提供完整数据集和训练代码以供参考。 使用YOLOv5实现佩戴安全帽的检测与识别，并提供包含佩戴安全帽数据集及训练代码的数据资源。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于YOLOv5的手势识别系统（包含手势识别数据集及训练代码）.txt
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5的手势识别系统，包括定制的手势识别数据集和详细的训练代码，适用于快速部署与研究。 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统以及各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用价值。本段落将基于YOLOv5构建一个能够识别包括one, two, ok在内的18种常见通用手势动作的手势识别目标检测系统。该系统的平均精度平均值mAP_0.5达到了0.99569，而mAP_0.5:0.95则为0.87605，基本满足了业务性能需求。