骨架 人体yolo
基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（笔记）
# PS与PL使用Axi4-lite进行数据交互 > - 内容概述 > - 如何在PS和PL之间使用Axi4-lite接口进行数据交互 > - Axi4-lite是一种简单的总线协议，适用于低吞吐量的数据传输，例如PS发送加速相关的命令给PL > - 内容分为以下几个部分： > - PS和PL之间的 ......
深度学习—YOLO目标检测算法
一、整体流程介绍 二、数据准备 根据目标大小不同，考虑3种图像划分尺度，大中小； 而对锚框本身，有正、长、宽3种形态； Po有无中心坐标（0、1）、Bx、By、Bw、Bh，这里是5个特征值，再加上COCO数据集本身自带的80个类别； 故对于每个图像块均构造一个对应的标签列向量y，（5+80）* 3 ......
m基于遗传优化的凸松弛算法完成从二维人体图像中提取三维姿态的matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 三维姿态估计是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，它在许多应用中都具有重要的作用，如人机交互、姿态识别、动作捕捉等。在过去的几年中，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法取得了很大的进展，但是这些方法仍然存在许多问 ......
【一步步开发AI运动小程序】十一、人体关键点跳跃追踪
> 随着人工智能技术的不断发展，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让**云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导**等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本 ......
从DenseNet到CSPNet及YOLO变种
1. 前言 CSPNet 是作者 Chien-Yao Wang 等于 2019 发表的论文 CSPNET: 《A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN》。也是对 DenseNet 网络推理效率低的改进版本。 CSPNet通过 ......
m基于HOG特征提取和GRNN网络的人体姿态识别算法matlab仿真,样本为TOF数据库的RGB-D深度图像
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： TOF数据库如下： 2.算法涉及理论知识概要 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域 ......
【一步步开发AI运动小程序】六、人体骨骼图绘制
> 随着人工智能技术的不断发展，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让**云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导**等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本 ......
基于Keras-YOLO实现目标检测
Keras-YOLO 3项目使用Python语言实现了YOLO v3网络模型，并且可以导入Darknet网络预先训练好的权重文件信息直接使用网络进行目标识别。 1. 下载Keras-YOLO 3项目 执行如下命令下载Keras-YOLO 3项目代码： git clone https://github ......
【一步步开发AI运动小程序】五、帧图像人体识别
> 随着人工智能技术的不断发展，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让**云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导**等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本 ......
m基于PCA-SA低纬紧致姿态空间学习算法的单目视频人体姿态提取matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 介绍了运动人体的剪影提取，在视频序列中，由于受到复杂背景、遮挡、光照变化等因素的影响，通常的背景分离算法无法有效的对运动人体进行提取，本文介绍了一种基于高斯混合模型和帧差法相结合的运动目标提取算法，从而获得了精度较高的 ......
YOLO v5训练自己的模型
YOLO v5训练自己的模型 1.1 前期准备 1.1.1 数据集的准备 数据集VOCdevkit文件夹内设置如下： 其中： images和labels文件夹内都包含着train文件夹和val文件夹： Images/train文件夹里面保存着训练集的照片； Images/val文件夹里面保存着验 ......
VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集
VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集 经常从网上获取一些目标检测的数据集资源标签的格式都是VOC(xml格式)的，而yolov5训练所需要的文件格式是yolo(txt格式)的，就需要对xml格式的标签文件转换为txt文件。同时训练自己的yolov5检测模型的时候，数据集需要划分为训练集和 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（六）神经网络的基本骨架——nn.module的使用
torch.nn 是 pytorch 的一个神经网络库(nn 是 neural network 的简称)。 Containers torch.nn 构建神经网络的模型容器(Containers,骨架)有以下六个： Module Sequential ModuleList ModuleDict Par ......
一种基于虚拟摄像头、NDI、OBS以及yolo的多机视觉目标检测方案
一种基于虚拟摄像头、NDI、OBS以及yolo的多机视觉目标检测方案 绪论 近来为了实现某种实时展示效果，笔者希望通过一套方案实现在两台主机上分别运行仿真平台以及视觉深度学习算法。透过对当下较为流行的几种方案的调研，笔者最后决定了采用OBS采集并透过NDI协议在局域网内进行广播，再将NDI推到虚拟摄 ......
复现YOLO5所遇到的问题
一、 解决方案： 由于没有影响模型继续运行，理解为简单的warning。根据查询问题，推断是由于 pytorch和torchvision的版本原因导致的。 二、 解决方案： 由于没有影响模型继续运行，理解为简单的warning。 但是根据提示，找到functional.py的445行， 加上,ind ......
C#处理医学影像(四):基于Stitcher算法拼接人体全景脊柱骨骼影像
在拍摄脊柱或胸片时，经常会遇到因设备高度不够需要分段拍摄的情况， 对于影像科诊断查阅影像时希望将分段影像合并成一张影像，有助于更直观的观察病灶， 以下图为例的两个分段影像： 我们使用OpenCVSharp中的Stitcher类的Stitch方法，导入两张图像并拼接： 但结果却失败了，返回错误结果：E ......
对毕设的人体跟踪的加速。
现已实现距离过大不比较。（为了提高速度，距离过大的不进行比较，如果距离过近达到一个阈值也停止比较，因为较近可能这俩个实例）。减少读取csv次数。（实现，利用mask存储当前帧的所有人的序号，读取csv文件时不读取该人序号）。多进程。 ......
人体跟踪算法的描述
因为前一部分创新点用的是人体姿态估计，所以输出必定是关键点坐标，因此跟踪部分必须是关键点跟踪。 方法一：对前一帧和后一帧比较，进行相似度匹配。这样是无法解决遮挡问题的。看过多篇文章都是基于这个思路。 方法二：选取一个关键点去表示人体去跟所有帧所有人进行相似度估计。 ......
多卡训练yolo系列模型
直接在后台服务器运行 输入命令 nohup python train.py > out.log 2>&1 & 注意，一定要用 “ nohup <运行程序> > out.log 2>&1 & ”，让程序在后台运行。原因是，从下载巨大的数据集，到训练 YoloV5 模型，前后要运行十几个小时。在这段时间 ......
YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP，远超YOLOv8
前言 本文首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响，并建立了端到端的速度基准。为了避免NMS引起的推理延迟，作者提出了一种实时检测Transformer（RT-DETR），这是第一个实时端到端目标检测器。具体而言，设计了一种高效的混合编码器，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度 ......
人体十大黄金保健时间
与日升月落一样，在一昼夜之间，人的机体能力也是不断变化循环的。日前，口腔、营养、睡眠、运动等学科专家告诉大家几条人体的最佳黄金时间。 刷牙的最佳时间：饭后3分钟。因为这时口腔的细菌开始分解食物残渣，其产生的酸性物质易腐蚀牙釉质，使牙齿受到损害。 饮茶的最佳时间：用餐1小时后。不少人喜欢饭后马上喝热茶 ......
人体红外夜间远程监控【远程车子夜间监控】[车内监控][车内监视器]【远程夜间汽车监控】[人来开启人走关闭 ]【夜间红外监控】车载远程监控 手机远程实时看
（接上一篇：https://www.cnblogs.com/liuguiqing/p/17114911.html） （本篇讲解：实践操作） 调试设备：（摄像机部分） 调试设备：（网络部分） 注意：共两路，一路控制wifi网卡（供摄像机上网）；一路控制wifi摄像机。 控制电路一样。 组装调试： 实际 ......
基于stm32人体健康监测系统，包含pcb
基于stm32人体健康监测系统，包含pcb （心率，血氧，体温，语音播报，报警） 本设计采用STM32F103C8T6作为主控 使用MAX30102采集心率和血氧值 使用MLX90614测量体温 OLED显示当前信息 语音播报使用SYN6658芯片，外围自己搭建,播放当前温度、心率、血氧 两个按键一 ......
YoLo v5自制数据集训练
YoLo v5自制数据集训练 自制数据集训练 目录结构 训练自定义数据集的配置文件 训练自定义数据集 train的各项的参数 """ weights: 权重文件 cfg: 模型配置文件 包括nc、depth_multiple、width_multiple、anchors、backbone、head等 ......
darknet和yolo的关系
Darknet也包含了卷积层、池化层、激活函数等组件，可以用来搭建卷积神经网络。实际上，Yolo算法就是基于Darknet框架实现的，也可用其他框架实现 ......
基于stm32人体健康监测系统，包含pcb
基于stm32人体健康监测系统，包含pcb （心率，血氧，体温，语音播报，报警） 本设计采用STM32F103C8T6作为主控 使用MAX30102采集心率和血氧值 使用MLX90614测量体温 OLED显示当前信息 语音播报使用SYN6658芯片，外围自己搭建,播放当前温度、心率、血氧 两个按键一 ......
《yolo —— 训练自己的数据集》
1.labelimg安装 win+r输入cmd进入终端 conda activate yolo //这是上一章节我已经创建好的yolo环境，现在激活一下 pip install labelimg ......