本项目设计并实现了基于 yolov3 的行人目标检测算法，并将该目标检测算法应用在图像和视频的识别检测之中。 实现的主要功能有： 对静态图像 (jpg、png) 中的行人进行识别，并框选出行人目标所在位置 对视频文件中的...
”yolov3 行人目标检测算法 人像识别 视频识别 Python“ 的搜索结果
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YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了 出/入 分别计数。 默认是 南/北 方向检测，若要检测不同位置和方向，可在 main.py 文件第13行和21行，修改2个polygon的点。 默认检测类别：行人、自行车、小汽车、摩托车...
089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet。084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Goog。083基于深度学习的手势识别小程序...
基于deepstream-python yolov8的车辆识别检测模型.完整代码详细教程
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在我的前几篇文章中，...最后不得不说，yolov5s的模型其实无法很好适配cs2人物，蹲下后难以检测，对于苍蝇头CT探员更是难以辨别，因此若要加强该脚本，仍需针对CS2人物地图进行模型训练，目前尚不能很好运用于实战。
包含训练好的权重（人+车）+源码+行人检测追踪原视频+车辆检测追踪原视频。 基于Python+Pytorch+DeepSort
yolov5在线检测目标检测网页实时识别python目标检测flask 效果链接https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/123922138
yolov5摔倒检测openpose跌倒检测python源码可检测视频可检测图片 显示有yolov5进行人体目标检测，再使用openpose进行跌倒检查 效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV17D4y1M7pV/
python yolov5 训练数据集 无人机航拍数据集合 人工智能 深度学习 目标检测 目标识别
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1、yolov5车辆行人检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的车辆行人检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，map达90% 多，在一万多张交通场景行人车辆数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为person和car 共2...
利用YOLOv3结合行人重识别模型（实现行人的检测识别，查找特定行人）.zip 计算机专业，软件工程专业，通信工程大学生课程设计 自己大三的时候写的 适合大家做课程设计，写毕业设计也可以参考 基于python的课程设计
YOLOv5 是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于识别图像中的各种物体，包括车牌。通过训练模型，YOLOv5 可以在图像中准确地定位车牌，并输出车牌的文字信息。 在使用 YOLOv5 进行车牌识别时，需要先准备好训练...
1，基于yolov5和pyqt5的可视化界面 2，支持摄像头、视频和图片多种检测模式 3，可重复编辑使用的界面模板
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基于python的YOLOV4目标检测模型在Keras当中的实现
基于python与yolov5的车牌识别检测设计与实现
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基于python与yolov4的烟雾检测算法实现
yolov5 yolov5_使用Python+Yolov5实现路面桥梁裂缝检测识别算法
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基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
python利用hog+svm进行行人检测，并可以进行简单的跟踪
本文按步骤详细介绍了使用yolov5进行目标检测的全流程，包括：模型下载、环境配置、数据集准备和数据预处理、模型调整、模型训练、进行目标检测和检测结果分析。本文全部流程使用cpu完成（无需gpu），旨在跑通流程，...
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