yolov5土堆识别模型及其应用

该数据集包含2000张行人图片，已经使用yolov5格式进行标注，可用于目标检测和人体姿态估计等领域的研究和应用。数据集可自行划分训练集、验证集和测试集。下载地址请见文章底部链接。

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

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

这是一份由我个人制作的yolov5测试数据集，用于识别图像中的人、猫、狗。数据集包括高质量的图像以及相应的标注文件，旨在帮助开发人员测试和改进他们的机器学习算法。如果你正在寻找用于图像识别的数据集，那

通过输入视频文件的名称或路径，使用detect.py进行火焰识别，并在runs/detect目录下生成处理好的视频。在配置好运行环境后，可以参考网上的教程进行操作。若出现载入训练模型时的错误，请私信联

本文提出了一种改进的YOLOv5遥感图像检测方法。该方法使用了xxx算法来优化YOLOv5在遥感图像上的检测效果，并对模型进行了适应性的调整。实验证明，该方法在遥感图像的目标检测方面表现出了更高的准确

该数据集用于疲劳驾驶检测研究，标签采用txt格式，包含2914张图片，训练集和验证集的比例为8:2。图像类别包括closed_eye、closed_mouth、open_eye和open_mouth。

YOLOv5标志着Ultralytics对未来视觉AI方法的杰出研究成果，融合了数千小时的研究与开发经验，呈现出当今世界上备受欢迎的视觉AI模型。这一开源资源旨在助力用户充分发挥YOLOv5的潜力。建

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