Advertisement

基于CenterNet的Python多人人体检测与深度排序算法（使用PyTorch）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用PyTorch实现基于CenterNet的高效人体检测及深度估计算法，适用于Python环境，能够准确识别图像或视频中的多个人体目标并进行三维空间定位。 多人跟踪系统采用基于CenterNet的人体检测器，并结合了使用Pytorch的深度排序算法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于CenterNet的Python多人人体检测与深度排序算法（使用PyTorch）
    优质
    本项目采用PyTorch实现基于CenterNet的高效人体检测及深度估计算法，适用于Python环境，能够准确识别图像或视频中的多个人体目标并进行三维空间定位。 多人跟踪系统采用基于CenterNet的人体检测器，并结合了使用Pytorch的深度排序算法。
     
  • Python中实现常用的基于深度学习的人脸检测算法
    优质
    本篇文章介绍了如何使用Python编程语言实现基于深度学习技术的人脸检测算法，并探讨其在实际场景中的应用。 实现常用基于深度学习的人脸检测算法。
     
  • MTCNN-PyTorch: 人脸检测算法
    优质
    简介：MTCNN-PyTorch是一款基于PyTorch框架的人脸检测工具包，实现了MTCNN（Multi-Task Cascaded CNN）算法，适用于精准定位图像中的人脸。 mtcnn-pytorch中文说明结果：测试图像运行> python mtcnn_test.py 准备培训数据： 下载人脸检测数据，并将其存储到./data_set/face_detection 文件夹中。 将.mat（wider_face_train.mat）文件转换为.txt（anno_train.txt）格式，使用命令： 运行> python ./anno_store/tool/format/transform.py 下载脸检测和地标数据，然后将其存储到./data_set/face_landmark 文件夹中。 训练P-Net准备数据的步骤如下： 运行> python mtcnn/data_preprocessing/gen_Pnet_train_data.py 运行> python mtcnn/data_preprocessing/assemble_pnet_imglist
     
  • 基于YOLOv5的行人检测与目标检测深度学习方法
    优质
    本研究采用YOLOv5框架，探索其在行人及通用目标检测中的应用效果，旨在提升检测精度与速度，为智能监控等场景提供技术支持。 行人检测使用YOLO（如Yolov5或Yolov7）结合PyQt进行目标检测开发，采用深度学习技术实现。该系统功能包括但不限于统计数量、添加继电器报警及文字提示等功能，并可根据需求定制化扩展至车辆、树木、火焰、人员安全帽识别等各类物体的检测以及情绪分析和口罩佩戴监测等多种应用。 服务特点如下： 1. 定制开发：根据客户需求提供个性化解决方案，涵盖多种目标检测任务。 2. 包安装支持：确保在PyCharm或Anaconda环境中顺利部署所需依赖包。如遇到安装问题，在三天内无法解决的情况下可申请退款处理。
     
  • 基于PyTorch的Yolov5人脸检测方法
    优质
    本研究提出了一种基于PyTorch框架的人脸检测算法，采用改良版Yolov5模型，有效提升人脸检测精度与速度，在多种数据集上表现出色。 基于PyTorch的Yolov5人脸检测技术利用了先进的深度学习框架和模型，在人脸识别领域展现了强大的性能。这种方法结合了高效的数据处理能力和精准的目标识别能力，为各种应用场景提供了可靠的技术支持。
     
  • Yolov5_DeepSort_Pytorch：基于YOLO v5与深度排序的实时多人追踪系统
    优质
    Yolov5_DeepSort_Pytorch是一个结合了YOLOv5目标检测和DeepSORT跟踪算法的先进项目，实现高效、精准的多目标实时追踪。此开源代码为复杂场景下的视频分析提供了强大工具。 本项目介绍了一个使用PyTorch实现的YOLOv5简化版本，并结合了深度排序算法来跟踪人员。该项目首先通过YOLOv5检测图像中的对象，然后过滤掉所有非人的检测结果。接下来，将剩余的人体检测数据传递给基于深度学习的方法进行后续处理，以确定每个人员的位置和运动轨迹。 项目实现参考了两篇文章的内容：《使用深度关联指标进行简单的在线和实时跟踪》以及《YOLOv4: 实现最佳速度与准确性的目标检测方法》。为了运行该项目，请确保安装Python 3.8或更高版本，并且已通过pip install -U -r requirements.txt命令安装了所有列出在requirements.txt文件中的依赖项，包括torch>=1.7。 此外，项目支持Docker环境进行开发和测试。请使用nvidia-docker并确保Nvidia驱动程序版本大于等于440.44来运行相关容器镜像。最后，在开始跟踪之前，请递归克隆整个存储库至本地环境中：git clone [repository URL]（此处省略实际的URL）。
     
  • 基于PyTorch的CenterNet目标检测项目复现
    优质
    本项目旨在复现基于PyTorch框架的CenterNet目标检测算法，通过代码实现和模型训练，验证其在实时目标检测任务中的高效性和准确性。 使用PyTorch复现CenterNet目标检测项目涉及多个步骤和技术细节。首先需要搭建环境并安装必要的库文件；然后是数据集的准备与预处理工作；接下来是对模型结构进行定义，这一步骤包括载入预训练权重和微调参数等操作；最后阶段则是对整个项目的验证、测试以及性能优化。 在整个过程中，开发者可能还需要参考一些文献资料或开源代码来解决遇到的具体问题。对于初学者而言，在理解算法原理的基础上逐步实现每一个功能模块是较为推荐的方式。
     
  • 基于OpenCV的ResNet深度学习人脸检测方法
    优质
    本研究采用OpenCV平台结合ResNet模型，提出了一种高效的人脸检测算法，显著提升了检测精度与速度。 使用OpenCV深度学习模型残差网络（ResNet）进行人脸检测，实现了静态图像中的人脸检测和实时视频流中的面部识别功能。