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

前言?最近很多订阅了?《PyTorch深度学习项目实战100例》?的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集。?本专栏适用人群：???深度学习初学者，刚刚接触PyTorch的用户群体，专栏将具体讲解如何快速搭建深度学习模型用自己的数据集实现深度学习小项目，快速让新手小白能够对基于深度学习方法有个基本的框架认识。?本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。?『精品学习专栏导航帖』?【

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第一章：Pytorch制作自己的数据集实现图像分类第一章：Pytorch框架制作自己的数据集实现图像分类第二章：Pytorch框架构建残差神经网络(ResNet)第三章：Pytorch框架构建DenseNet神经网络提示：本文代码，含有部分测试性输出语句，更改数据文件夹路径后可以直接跑通，文章末尾附全部代码文章目录第一章：Pytorch制作自己的数据集实现图像分类前言一、上网搜取相关照片作为数据二、定义自己的数据类并读入图片数据1.引入相关库2.继承Dataset实现Mydataset子类3.使用glob方法获取文件夹中所有图片路径三、为图片制作标签，并划分训练集与测试集1.利用自定义类Myd

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大家好，今天和大家分享一些如何使用Pytorch搭建ResNet50卷积神经网络模型，并使用迁移学习的思想训练网络，完成鸟类图片的预测。ResNet的原理 和TensorFlow2 实现方式可以看我之前的两篇博文，这里就不详细说明原理了。ResNet18、34： https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/122396424ResNet50： https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/1218784941.模型构建首先导入网络构建过程中所有需要用到的工具包，本小节的所有代码写在ResNet.py文件中im

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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

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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，