• 2024-11-18YOLOv7-0.1部分代码阅读笔记-detect.py
    detect.pydetect.py目录detect.py1.所需的库和模块2.defdetect(save_img=False): 3.if__name__=='__main__': 1.所需的库和模块importargparseimporttimefrompathlibimportPathimportcv2importtorchimporttorch.backends.cudnnascudnnfromnu
  • 2024-11-18YOLOv7-0.1部分代码阅读笔记-train.py
    train.pytrain.py目录train.py1.所需的库和模块2.deftrain(hyp,opt,device,tb_writer=None): 3.if__name__=='__main__': 1.所需的库和模块importargparseimportloggingimportmathimportosimportrandomimporttimefromcopyimportdeepcopyfro
  • 2024-11-17YOLOv7-0.1部分代码阅读笔记-torch_utils.py
    torch_utils.pyutils\torch_utils.py目录torch_utils.py1.所需的库和模块2.deftorch_distributed_zero_first(local_rank:int): 3.definit_torch_seeds(seed=0): 4.defdate_modified(path=__file__): 5.defgit_describe(path=Path(__file__).parent): 6.def
  • 2024-10-30自动驾驶热成像物体检测- YOLOv9 - YOLOv8 - YOLOv5 - YOLOv7
    标签-物体检测filadataset-模型在这里插入图片描述类别(4)-自行车-汽车-狗-人在这里插入图片描述度量指标-平均精度均值(mAP):88.8%-准确率(Precision):92.0%-召回率(Recall):78.9%尝试此模型-上传一张图片或者从您的设备中选择在这里插
  • 2024-09-28猜拳数据集-石头-剪刀-布数据集-YOLOv9 - YOLOv8 - YOLOv5 - YOLOv7 - COCO JSON - YOLO Darknet - Pascal VOC XML - TFR
    “石头-剪刀-布”计算机视觉项目是一个利用摄像头捕捉手势并识别出手势是石头、剪刀还是布的项目。这类项目通常用于学习和展示计算机视觉技术,如图像处理、特征提取以及机器学习或深度学习模型的应用。数据介绍rock-paper-scissorsComputerVisionProject数据集信息
  • 2024-09-26禁止吸烟监测系统 基于图像处理的吸烟检测系统YOLOv7
    吸烟是引发火灾的重要原因之一。烟头在未熄灭的情况下,其表面温度可达200℃-300℃,中心温度甚至能高达700℃-800℃。在易燃、易爆的生产环境中,如化工厂、加油站、仓库等,一个小小的烟头就可能引发灾难性的火灾,造成巨大的财产损失和人员伤亡。在一些特定的工业场所,存在着易燃易爆的气体
  • 2024-09-25人员闯入报警系统 YOLOv7
    人员闯入报警系统是一种应用于工厂危险作业区域、工地危险作业区域或者重要区域保护等场景的创新解决方案,人员闯入报警系统旨在通过实时监测和识别,对未经许可或非法进入的人员进行及时报警。人员闯入报警系统利用先进的感应与识别技术,确保对危险区域的安全管理和保护。YOLOv7的发
  • 2024-09-25城市内涝积水监测预警系统方案 YOLOv7
    城市内涝积水监测预警系统方案基于先进的人工智能视觉算法技术,城市内涝积水监测预警系统方案通过在城市道路街道上部署高清摄像设备,实时监测道路情况,并对图像进行深度学习和算法分析。城市内涝积水监测预警系统方案能够准确识别并分析道路上是否出现积水情况,并判断其程度和范围。城
  • 2024-09-25考生作弊行为分析系统 YOLOv7
    考生作弊行为分析系统的核心特点如下:考生作弊行为分析系统通过收集和汇总所有考场的录像视频,考生作弊行为分析系统利用图像处理和智能算法对考生的行为进行分析和识别。这有助于发现任何异常行为,包括传统的作弊手段以及新型的作弊技巧。考生作弊行为分析系统经过算法服务器的复杂计
  • 2024-09-25AI识别工人安全绳佩戴告警系统 YOLOv7
    AI识别工人安全绳佩戴告警系统是一种基于人工智能技术的创新解决方案。AI识别工人安全绳佩戴告警系统基于电力作业场景和工地及工厂高空人员作业是否穿戴安全绳进行识别预警,AI识别工人安全绳佩戴告警系统通过智能化图像识别和分析,实时监测工人的安全绳佩戴情况,并在发现异常时进行告
  • 2024-09-23AI工人操作行为流程规范识别方案 YOLOv7
    AI工人操作行为流程规范识别系统利用高清监控摄像头覆盖现场作业区域,AI工人操作行为流程规范识别系统通过图像识别和深度学习技术对作业人员的操作行为进行实时分析。AI工人操作行为流程规范识别系统能够准确识别工人的操作行为是否符合作业标准规定的流程和合规SOP,并根据设定
  • 2024-09-19老人摔倒智能检测报警系统 YOLOv7
    老人摔倒智能检测报警系统利用监控摄像头和智能算法,老人摔倒智能检测报警系统实时监测老人的活动状态,系统通过现场监控摄像头感知老人是否发生摔倒,并通过智能算法进行分析和判断,一旦发现摔倒事件,立即触发报警装置发送求助信号。系统能够实时监测老人的活动状态,及时发现摔倒事件,减少
  • 2024-09-11电力佩戴安全帽监测 安全带穿戴监测算法 YOLOv7
    电力佩戴安全帽监测和安全带穿戴监测系统通过在电力作业区域安装摄像头,电力佩戴安全帽监测安全带穿戴监测系统对工作人员的佩戴情况进行实时监测。电力佩戴安全帽监测安全带穿戴监测系统利用图像识别和深度学习技术,对工作人员的安全帽和安全带的佩戴情况进行识别和分析。当系统检
  • 2024-09-03河道水面垃圾识别检测系统 YOLOv7
    河道水面垃圾识别检测系统采用计算机视觉技术,河道水面垃圾识别检测系统通过在河道上安装摄像头,对水面垃圾进行实时监测。河道水面垃圾识别检测系统通过计算机视觉算法自动识别并记录水面垃圾,及时通知环保部门进行处理。河道水面垃圾识别检测系统24小时不间断运行,能够实时监测河道水
  • 2024-09-03加油站员工行为监测预警系统 YOLOv7
    加油站员工行为监测预警系统可以通过对加油站员工进行实时监控,加油站员工行为监测预警系统识别是否存在不规范行为,并及时发出警报。在卸油作业过程中,加油站员工行为监测预警系统监测员工灭火器的正确放置、静电释放操作规范等作业状态,及时发出警报,提醒工作人员采取措施避免事故的发
  • 2024-08-03目标检测,目标跟踪,目标追踪
    个人专做目标检测,目标跟踪,目标追踪,deepsort。YOLOv5yolov8yolov7yolov3运行指导、环境配置、数据集配置等(也可解决代码bug),cpu,gpu,可直接运行,本地安装或者远程连接服务器等。可做目标检测对比实验ssdfasterrcnnyoloxdetr均可支持定制qt界面-------------------------
  • 2024-07-29工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统 YOLOv7
    智慧工地车辆冲洗系统工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统对每辆工程车辆的清洗实现自动识别和违规判定,如果智慧工地车辆冲洗系统工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统识别到现场车辆冲洗不干净或者没有冲洗,系统就会自动语音播报提醒车辆立即合规冲洗并抓拍上报给智慧工地
  • 2024-06-17海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8(22)hi3516dv500/19dv500对比RK3588
     最近太忙更新不及时,SS928跑yolov8的文章各位朋友不要催,最近在测试自己魔改的yolov8,测完有结论了跟大家分享。魔改的yolov8在dv500系列里有些小问题,能正常运行,但是优化报错,在做更细致的测试。 先分享一下最近对比RK3588做的测试结果。RK3588算是嵌入式AI里的顶配级别存在
  • 2024-06-09【下篇】从 YOLOv1 到 YOLOv8 的 YOLO 物体检测模型历史
    YOLO型号之所以闻名遐迩,主要有两个原因:其速度和准确性令人印象深刻,而且能够快速、可靠地检测图像中的物体。上回我解释了YoloX,今天从Yolov6开始。YOLOv6:面向工业应用的单级物体检测框架美团视觉人工智能事业部(MeituanVisionAIDepartment)于2022年9月在ArXiv上
  • 2024-04-03芒果YOLOv7改进90:标签分配策略篇之TAL:最新基于Task-aligned Assignment任务对齐学习TAL提出新的模型(内附代码), 独家改进TOOD分配策略,刷新单阶段目标检测新纪录
    芒果专栏基于TOOD的改进,改进Task-alignedAssignment任务对齐学习源码教程|详情如下
  • 2024-03-29darknet框架训练YOLOv7模型与工业缺陷检测
    1.darkne介绍Darknet是一个开源的深度学习框架,由JosephRedmon(YOLO~YOLOv3作者或参与者)开发,主要用于实现神经网络模型。这个框架最初是为了实现计算机视觉任务而创建的,尤其是目标检测。其中最著名的应用之一就是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法。以下是
  • 2024-03-18基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的景区垃圾识别系统(Python+PySide6界面+训练代码)
    摘要:本文介绍了一个先进的基于深度学习的景区垃圾检测系统,该系统集成了最新的YOLOv8算法,并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等前代算法进行了性能对比,通过对比实验证明了其在图像、视频、实时视频流和批量文件处理中对景区垃圾进行精确识别和分类的能力。文章深入讲解了YOLOv8算法的工作
  • 2024-03-18基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的人脸表情识别系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)
    摘要:本篇博客呈现了一种基于深度学习的人脸表情识别系统,并详细展示了其实现代码。系统采纳了领先的YOLOv8算法,并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本进行了比较,展示了其在图像、视频、实时视频流及批量文件中识别人脸表情的高准确度。文章深入阐释了YOLOv8的工作机制,并配备了相应
  • 2024-03-18基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的血细胞检测与计数系统(Python+PySide6界面+训练代码)
    摘要:本文介绍了一种基于深度学习的血细胞检测系统系统的代码,采用最先进的YOLOv8算法并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果,能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的血细胞。文章详细解释了YOLOv8算法的原理,并提供了相应的Python实现代码、训练数据集,以及基于PySid
  • 2024-03-18基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的犬种识别系统(附完整代码资源+UI界面+PyTorch代码)
    摘要:本文介绍了一种基于深度学习的犬种识别系统系统的代码,采用最先进的YOLOv8算法并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果,能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的犬种。文章详细解释了YOLOv8算法的原理,并提供了相应的Python实现代码、训练数据集,以及基于PySide6的