利用Python编写了一个疲劳检测系统,结合了YOLOv5和dlib进行人脸标记。系统可以监测驾驶员的打哈欠次数、抽烟、喝水和玩手机等行为。实时展示眨眼次数、眼睛闭合程度、眨眼持续时间、打哈欠次数和嘴
项目以Python环境下的PyCharm和Anaconda为支撑,利用深度学习技术,包括YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8模型,实现了手势检测功能。采用了PyQt5进行界面设计,通过网络优化提高
本文所提供的YOLOv5 v7.0权重文件列表包括了多个文件,用于不同的检测任务。文件列表包括yolov5n.pt、yolov5n6.pt、yolov5s.pt、yolov5s6.pt、yolov5m
为了更有效地检测火灾和烟雾,我们使用了优秀的yolov5模型进行训练。这个模型能够更快、更准确地检测出烟雾和火焰。同时,我们对数据集进行了严格的筛选和整理,以确保模型的准确性。
YOLOv5表现卓越,特别是在Tesla P100上,它可以实现每秒140帧的快速检测。此外,YOLOv5通过数据加载器传递训练数据,并进行缩放、色彩空间调整和马赛克增强三种数据增强。据报道,YOLO
本文将详细介绍如何使用QAT技术对yolov5模型进行量化,包括前期准备、量化流程和注意事项。值得注意的是,QAT技术可以有效减小模型的体积和计算量,提高模型运行效率,因此在实际应用中具有广泛的应用价
Ultralytics于2020年6月25日发布了YOLOv5的正式版本,其是最先进的目标检测算法技术之一,同时具有较高的推理速度。YOLOv5分为四个模型:yolov5s、yolov5m、yolov
本教程详细介绍了如何将Yolov5 v6.x部署到Flask上,并支持在线上传预测图片和视频功能以及摄像头检测功能。上传后的视频保存在/upload中,结果保存在/inference/output文件
该代码包含三部分:1. 将yolov5模型转换为onnx格式,再将onnx格式模型优化为tensorrt engine；2. 基于tensorrt engine实现模型推理；3. 提供测试用的模型文件
8位红外图,目标类别有车,人,树,建筑物,动物等
