matlab人头检测的代码用于人体姿势估计的深度高分辨率表示学习（CVPR 2019） 消息 [2019/08/27] HigherHRNet现已启动，这是由HRNet支持的自下而上的人体姿态估计方法。 我们还将在发布代码和模型，敬请期待！ 我们的新作品可在上找到。 我们的HRNet已应用于多种视觉任务，例如和。 介绍 这是的非官方pytorch实现。 主要结果 MPII val的结果 拱 头 肩膀 弯头 手腕 时髦的 膝盖 踝 吝啬的 均值@ 0.1 pose_resnet_50 96.4 95.3 89.0 83.2 88.4 84.0 79.6 88.5 34.0 pose_resnet_101 96.9 95.9 89.5 84.4 88.4 84.5 80.7 89.1 34.0 pose_resnet_152 97.0 95.9 90.0 85.0 89.2 85.3 81.3 89.6 35.0 pose_hrnet_w32 97.1 95.9 90.3 86.4 89.1 87.1 83.3 90.3 37.7 笔记： 使用翻转测试。 输入大小为256x256 pose

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基于HOG特征的人头检测及其跟踪和人数统计

一个作者的基于深度学习的人头检测，作者暂未开源，只是将效果测试和模型下载下来，集成调试能运行，大家可以看看效果，质量还不错，期待作者开源

FCHD 本工程是官方工程的python3版本，重构了部分代码，并训练得到了一个效果不错的模型。 论文地址： 官方工程地址： 安装 Clone git clone https://github.com/embracesource-cv-com/FCHD.git 安装依赖 cd FCHD pip install -r requirements.txt 数据配置 在下载Brainwash数据集，caffe预训练模型，以及人头检测模型 将预训练模型vgg16_caffe.pth放到./checkpoints/pre_trained目录下 将检测模型checkpoint_best.pth放到./checkpoints目录下 将brainwash数据集放到/home/dataset/fchd_datas目录下 当然你可以自定义各个路径，然后在config.py中修改相应的配置 预测 在工程root目

一个应用于公交、汽车、车站商场的人头检测程序，检测出人头进出数量。 输入一幅图片，通过计算指定入口区域的HIST结果，判断是否有人进入。可同时检测2人进入或出去。 一种基于随机Hough变换(RHT)的人头检测方法。根据人头部轮廓近圆的特征,采用Canny算子提取图像边缘,得到目标轮廓。利用RHT算法对独立的曲线进行圆检测,并对人头进行标识。实验结果表明,与现有方法相比,该方法的识别率较高、速度较快、适用范围较广。

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matlab人头检测的代码使用YOLO网络从单目视角测速相机 介绍 在视频序列中检测接近车辆的速度使用YOLO v3实现车辆检测使用非线性回归模型实现速度计算此存储库从（）进行了修改 Yolo网络初始化 从下载YOLOv3权重，并将权重文件放入项目的head文件夹中 将Darknet YOLO模型转换为Keras模型。 python3 convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 运行演示 设置输入和输出在yolo_video.py中，设置输入视频路径和输出路径 在yolo.py中设置感兴趣区域在功能detect_image和detect_image_speed中，将变量box_range设置为用户要搜索目标车辆的区域 更改速度计算速率举例来说，如果需要每2秒计算一次速度，则将更改计数％30 == 0更改为计数％60 == 0 4，运行yolo_video.py 要仅检测图像，请运行yolo.py Model_training文件夹包含Matlab代码以训练非线性回归模型 问题 测试环境是 的Python 3.6.3 凯

人头检测数据集.该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有4500+张各种场景的人头图像,共12w+个人头标注框. 并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了Annotations文件夹中. 本数据集图片清晰,场景广泛,精心挑选,人工标注.适用于任意场景,可作为人头检测的模板数据集. 应用特定场景时,只需加入部分特定场景数据,即可满足对特定场景人员聚集检测和计数. 免去了收集,挑选,标注人头图片的时间,可直接进行工程化应用.