Csdn上上传的代码都是完整的,大家也可以下载其他项目练手,丰富自己的简历也不错。 博客演示地址:https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124913192 其他小项目完整代码: https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 算法部分 本次是口罩目标检测 数据集原图放在009yolov4口罩目标检测识别\dataset\JPEGImages路径下, 对应的xml标签放在009yolov4口罩目标检测识别\dataset\Annotations路径下。 打标签所使用的工具是labelimg工具。 数据集放好后,代码依次运行 python 01create_txt.py 会在本地生成train.txt文本 里面存放的是图片路径和对应的标签。 python 02train.py 会训练得到模型,模型自动保存在weights文件夹下。 python 03predict.py 可以对单张图片进行识别口罩 04pyqt界面.py 展示可视化的qt界面
2022-05-22 21:06:50 468.15MB python yolov4 目标检测 图像识别
本教程目的为让开发者了解深度学习中的完整流程,这包括:** 1.数据集导入及预处理流程 2.网络模型选择及参数设置流程 3.模型训练及导出流程 4.模型加载/优化并得出推断结果 本教程采用了以下主要的软硬件环境:** 1.NVIDIA Xavier NX 2.Jetpack 4.6 3.TensorRT 8.0.1 4.Pytorch 1.10.0 5.Python 3.6.9 6.Opencv 4.1.1
2022-05-13 12:06:14 744.37MB TensorRT Xavier 人脸检测 口罩检测
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1.这是一个是检测否口罩佩戴的安卓项目。 2.开发环境是win10,IDE是Android studio 北极狐,用到的库有NCNN,OpenCV. 3.开发语言是JNI c++ ,Jave. 4.所有的依赖库,源码和模型都打包在里面。 5.下载编译就可以运行,检测一张的图像的时间大概在100ms左右。
2022-05-02 14:10:21 19.55MB 综合资源 口罩检测 口罩识别
qt+opencv检测是否带口罩,这是视频的一个演示地址https://v.youku.com/v_show/id_XNDU5NTYyMzMwMA==.html
2022-04-18 16:58:15 52B qt opencv 检测口罩
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脸部检测器 从我的视频中查找详细信息:( ) 档案详细资料 Model_training.py :使用此python文件训练模型 Image_final_try :使用此文件,您可以对图像进行分类,无论其中是否有遮罩 Webcam_try.py :这个特殊的oython文件将帮助您从网络摄像头或任何视频中检测遮罩/不遮罩。 Haarcascade_frontalface_alt.xml :借助它,您可以检测面部特征。 此仓库的Github页数(( ) 要在您的终端中运行此代码,请执行以下操作: *打开您的终端 更改目录至您下载此代码的位置 如果尚未安装python3,请先安装python3! 运行python3 -m venv venv创建一个名为venv的虚拟环境。 运行source venv/bin/activate激活您的环境! 编写pip install -r re
2022-04-17 15:27:00 104KB opencv computer-vision deep-learning keras
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1、口罩人脸检测数据集 2、数量:8000多张 3、标签格式: txt和xml两种 4、类别:face、face_mask 5、可以直接用于YOLO口罩检测
2022-04-11 16:08:43 594.37MB 人脸检测 口罩检测
masked_whn.rar
2021-12-25 19:13:19 81.96MB 口罩检测 口罩识别
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口罩数据集:适用于针对口罩的目标检测
2021-10-19 12:08:46 33.26MB 目标检测 口罩 深度学习
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课程演示环境:Windows10;CUDA10.2; cuDNN 7.6.5; Python 3.7; Visual Studio 2019; OpenCV3.4需要学习Ubuntu系统YOLOv4的同学请前往《YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》 课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/28860  当前,人脸口罩佩戴检测是急需的应用,而YOLOv4是新推出的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv4可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度地实时检测。 本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法,包括使用labelImg标注工具标注以及如何使用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Windows系统上做人脸口罩佩戴检测项目演示。具体项目过程包括:安装YOLOv4、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。
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YOLOv5口罩检测项目源码
2021-06-04 09:09:37 305.35MB yolov5 目标检测 口罩检测
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