本文使用的yolov3和yolov5工程文件均为github上ultralytics基于pytorch的v3和v5代码，其训练集输出结果类型基本一致，主要介绍了其输出结果，本文是一篇学习笔记本文使用的yolov3代码github下载地址：yolov3模型训练具体步骤可查看此篇博客：yolov3模型训练——使用yolov3训练自己的模型本文使用的yolov5代码github下载地址：yolov5模型训练具体步骤可查看此篇博客：yolov5模型训练———使用yolov5训练自己的数据集本文主要包括以下内容：1.confusion_matrix.png2.F1_curve.png3.labels.j
文章目录前言一、核心功能设计二、核心实现步骤1.yolov5实现目标检测2.deepsort实现目标跟踪3.slowfast动作识别三、核心代码解析1.参数2.主函数3.将结果保存成视频总结前言前段时间打算做一个目标行为检测的项目，翻阅了大量资料，也借鉴了不少项目，于是打算通过yolov5实现目标检测，deepsort实现目标跟踪以及slowfast实现动作识别，最终实现端到端的目标行为检测模型。一、核心功能设计总的来说，我们需要能够实现实时检测视频中的人物，并且能够识别目标的动作，所以我们拆解需求后，整理核心功能如下所示：yolov5实现目标检测，确定目标坐标deepsort实现目标跟踪，持
文章目录前言一、核心功能设计二、核心实现步骤1.yolov5实现目标检测2.deepsort实现目标跟踪3.slowfast动作识别三、核心代码解析1.参数2.主函数3.将结果保存成视频总结前言前段时间打算做一个目标行为检测的项目，翻阅了大量资料，也借鉴了不少项目，于是打算通过yolov5实现目标检测，deepsort实现目标跟踪以及slowfast实现动作识别，最终实现端到端的目标行为检测模型。一、核心功能设计总的来说，我们需要能够实现实时检测视频中的人物，并且能够识别目标的动作，所以我们拆解需求后，整理核心功能如下所示：yolov5实现目标检测，确定目标坐标deepsort实现目标跟踪，持
分为yolov5项目部署和微信小程序两部分，先介绍微信小程序前端展示+flask后端，之后介绍项目部署这部分。一、先上效果图1.点击选择图片，调用摄像头选择图片 2.选择图片之后，点击开始检测，然后返回结果 二、前端代码wxml文件：viewclass="container">{avatarUrl}}"class=".img"bindtap="imgClick">选择图片开始检测{{name_and_nums}}{names}}">{{item.name}}:{{item.value}}js文件，分为两部分，一部分是调用摄像头，另一部分是图片检测1.数据定义：data:{av
分为yolov5项目部署和微信小程序两部分，先介绍微信小程序前端展示+flask后端，之后介绍项目部署这部分。一、先上效果图1.点击选择图片，调用摄像头选择图片 2.选择图片之后，点击开始检测，然后返回结果 二、前端代码wxml文件：viewclass="container">{avatarUrl}}"class=".img"bindtap="imgClick">选择图片开始检测{{name_and_nums}}{names}}">{{item.name}}:{{item.value}}js文件，分为两部分，一部分是调用摄像头，另一部分是图片检测1.数据定义：data:{av
1.简述近年随着无人机的快速发展，通用无人机已广泛应用于摄影、农业、监控等多个领域。这里举个例子，比如我们要监控城市主干道的交通情况，就可以通过无人机传回画面来实时监控。我们可以通过人工智能技术来分析传回的图像，来统计行人、汽车的流通量。然而，也是存在难点：（1）部分目标过小，无人机拍摄的画面比较远时，而行人在远景中就显得非常小，容易漏检；（2）航拍的视频画面中，有大量的检测物体，可能会同时出现几十上百个目标，而目标被遮挡或重叠，也造成不小的难度。这里我采用YOLOv5算法及VisDrone2021数据集来实现自己的小目标检测任务。2.数据集处理（1）数据集下载VisDrone2021数据集，
1.简述近年随着无人机的快速发展，通用无人机已广泛应用于摄影、农业、监控等多个领域。这里举个例子，比如我们要监控城市主干道的交通情况，就可以通过无人机传回画面来实时监控。我们可以通过人工智能技术来分析传回的图像，来统计行人、汽车的流通量。然而，也是存在难点：（1）部分目标过小，无人机拍摄的画面比较远时，而行人在远景中就显得非常小，容易漏检；（2）航拍的视频画面中，有大量的检测物体，可能会同时出现几十上百个目标，而目标被遮挡或重叠，也造成不小的难度。这里我采用YOLOv5算法及VisDrone2021数据集来实现自己的小目标检测任务。2.数据集处理（1）数据集下载VisDrone2021数据集，
随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区，绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布，且长期暴露在空气中，受恶劣自然环境的影响，十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设，传统依靠人工巡检的模式，已经越来越难以适应高质量运维的要求。随着国网公司智能化要求的提升，无人机技术的快速应用，采取无人机智能化巡视，能够大幅度减少运维人员及时间，提升质量，因此得到快速发展。深度学习技术的大量应用，计算机运
随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区，绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布，且长期暴露在空气中，受恶劣自然环境的影响，十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设，传统依靠人工巡检的模式，已经越来越难以适应高质量运维的要求。随着国网公司智能化要求的提升，无人机技术的快速应用，采取无人机智能化巡视，能够大幅度减少运维人员及时间，提升质量，因此得到快速发展。深度学习技术的大量应用，计算机运
前言本篇博文用来研究YOLOv5在Android上部署的例程主要参考的是Pytorch官方提供的Demo：https://github.com/pytorch/android-demo-app/tree/master/PyTorchDemoApp功能简述App主页如下图所示：主要功能：切换测试图片在程序中直接指定三张(或任意张)图片，点击测试图片，可以切换图片选择图片点击选择图片，可以在相册中选择一张图片，也可以直接进行拍照实时视频点击实时视频，可以开启摄像头，直接在摄像预览中显示检测结果切换模型(我添加的功能)点击切换模型，可以选择不同的模型进行检测快速上手首先来跑通官方Demo，首先下载官
