1.一文带你学会使用YOLO及Opencv完成像及视频流目标检测（上）|附源码
2.基于YOLOv8的网络摔倒行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）
3.深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
4.yolov8人脸识别-脸部关键点检测（代码+原理）
5.YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）
6.YOLO 系列基于YOLO V8的高精度烟头检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码
一文带你学会使用YOLO及Opencv完成像及视频流目标检测（上）|附源码
本文旨在帮助读者掌握使用YOLO和OpenCV进行图像及视频流目标检测的方法，通过详细解释和附带源码，源码源码让学习过程更加直观易懂。网络
在计算机视觉领域，源码源码目标检测因其广泛应用，网络如人脸识别和行人检测，源码源码qt 源码备受关注。网络YOLO（You Only Look Once）算法，源码源码由一位幽默的网络作者提出，发展到现在的源码源码V3版本，是网络其中的佼佼者。YOLO作为单级检测器的源码源码代表，通过一次扫描就能完成对象位置和类别的网络预测，显著提高了检测速度，源码源码尽管在精度上可能不如两阶段检测器如R-CNN系列（如Faster R-CNN），网络但速度优势明显，如YOLOv3在GPU上可达 FPS甚至更高。
项目结构清晰，包括四个文件夹和两个Python脚本，分别用于处理图像和视频。通过yolo.py脚本，我们可以将YOLO应用于图像对象检测。首先，确保安装了OpenCV 3.4.2+版本，然后导入所需的库并解析命令行参数。脚本中，通过YOLO的权重和配置文件加载模型，接着对输入图像进行预处理，利用YOLO层输出筛选和非最大值抑制（NMS）技术，最后在图像上显示检测结果。
尽管YOLO在大多数情况下都能准确检测出物体，但也会遇到一些挑战，如图像中物体的模糊、遮挡或类似物体的ae视频源码混淆。通过实际的检测示例，可以看到YOLO在复杂场景中的表现。了解这些局限性有助于我们更好地理解和使用YOLO进行目标检测。
要开始实践，只需按照教程操作，通过终端执行相关命令，即可体验YOLO的图像检测功能。对于更深入的学习和更多技术分享，可以关注阿里云云栖社区的知乎机构号获取更多内容。
基于YOLOv8的摔倒行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）
本文主要内容：实战基于YOLOv8的摔倒行为检测算法，从数据集制作到模型训练，再到设计成检测UI界面。
人体行为分析AI算法是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法，通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术，实现人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。人员摔倒检测算法技术原理重要且具有广泛应用前景，随着人工智能和计算机视觉的发展，其研究领域日益热门。这项技术基于计算机视觉和模式识别原理，通过图像和视频分析识别人员摔倒情况。
本文利用YOLOv8技术进行人员摔倒行为检测。
YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型最新版本。它在先前YOLO成功基础上引入新功能和改进，提升性能和灵活性。YOLOv8可以在大型数据集上训练，并在CPU到GPU各种硬件平台上运行。
摔倒行为检测涉及数据集制作、模型训练与结果可视化。数据集大小为张，按照7:2:1的简洁网站源码比例随机划分为训练、验证和测试集。训练结果包括混淆矩阵、标签图、PR曲线和结果可视化。
设计摔倒行为检测系统采用PySide6 GUI框架。PySide6是Qt公司开发的图形用户界面（GUI）框架，基于Python语言，支持LGPL协议。PySide6对应的Qt版本为Qt6。
开发GUI程序包含基本步骤：安装PySide6、设计用户界面和集成AI算法。通过这些步骤，将AI算法打包提供给用户使用。
基于PySide6的摔倒行为检测系统设计，实现了从数据处理、模型训练到结果展示的全流程自动化，为用户提供易于操作的界面，实现对人员摔倒行为的实时检测与分析。
深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
深度学习目标检测系列：一文掌握YOLO算法 YOLO算法是计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法，其独特之处在于其高效性和简易性。相较于RCNN系列，YOLO直接处理整个图像，预测每个位置的边界框和类别概率，速度极快，每秒可处理帧。以下是YOLO算法的主要特点和工作流程概述： 1. 训练过程：将标记数据传递给模型，通过CNN构建模型，并以3X3网格为例，每个单元格对应一个8维标签，表示网格中是否存在对象、对象类别以及边界框的相对坐标。 2. 边界框编码：YOLO预测的边界框是相对于网格单元的，通过计算对象中心与网格的追溯源码相对坐标，以及边界框与网格尺寸的比例来表示。 3. 非极大值抑制：通过计算IoU来判断预测边界框的质量，大于阈值（如0.5）的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测，确保每个对象只被检测一次。 4. Anchor Boxes：对于多对象网格，使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状，以便于多对象检测。 5. 模型应用：训练时，输入是图像和标签，输出是每个网格的预测边界框。测试时，模型预测并应用非极大值抑制，最终输出对象的单个预测结果。 如果你想深入了解并实践YOLO算法，可以参考Andrew NG的GitHub代码，那里有Python实现的示例。通过实验和调整，你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。yolov8人脸识别-脸部关键点检测（代码+原理）
YOLOv8在人脸检测与关键点定位方面表现出色，其核心在于整合了人脸检测与关键点预测任务，通过一次前向传播完成。它在实时性上表现出色，得益于高效的特征提取和目标检测算法，使其在实时监控、人脸验证等场景中颇具实用性。YOLOv8的鲁棒性体现在其对侧脸、遮挡人脸等复杂情况的准确识别，这得益于深层网络结构和多样性的训练数据。
除了人脸区域的识别，YOLOv8还能精确预测眼睛、鼻子等关键点位置，这对于人脸识别和表情分析至关重要，sns社交源码提供了更丰富的特征描述。作为开源项目，YOLOv8的源代码和预训练模型都可轻易获取，便于研究人员和开发者进行定制开发，以适应不同场景的需求。
具体到YOLOv8 Face项目，它继承了YOLOv8的特性，提升了人脸检测的准确性，同时优化了实时性能和多尺度人脸检测能力。项目通过数据增强和高效推理技术，确保模型在不同条件下的稳定表现。训练和评估过程提供了清晰的代码示例，方便用户快速上手。
总的来说，YOLOv8 Face项目凭借其高效、准确和适应性强的特性，为人脸识别领域提供了强大的工具支持，适用于人脸识别、表情分析等多个应用场景。
YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）
LabVIEW实现YOLOX目标检测 本文将介绍如何利用LabVIEW进行YOLOX目标检测的实战操作。YOLOX是由旷视科技开源的高性能实时目标检测网络，通过将解耦头、数据增强、无锚点及标签分类等领域的优秀进展与YOLO进行集成，实现了超越YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5的性能，并保持了极高的推理速度。本文将主要关注如何在LabVIEW中部署YOLOX的ONNX模型进行推理。 一、环境搭建 部署环境：所需环境包括LabVIEW软件，以及YOLOX ONNX模型。 LabVIEW工具包：安装LabVIEW ONNX工具包，以实现与ONNX模型的交互。 二、模型的获取与转化 方式一：直接下载ONNX模型。访问GitHub仓库获取YOLOX的ONNX模型，链接如下：github.com/Megvii-BaseD... 方式二：将训练好的模型pth转换为ONNX。通过下载YOLOX源码、安装库、从基准表下载预训练模型，然后使用特定指令将pth模型转换为ONNX格式。具体步骤如下：1. 安装YOLOX：在YOLOX-main文件夹中执行命令行指令。
2. 安装pycocotools。
3. 下载预训练模型：使用指定链接下载模型文件至特定路径。
4. 将模型pth转换为ONNX：执行相关命令。
三、LabVIEW实现YOLOX ONNX推理检测 加载模型：将转换后的ONNX模型放置至LabVIEW项目中的model文件夹内，配置LabVIEW程序加载模型。 目标检测实现：使用LabVIEW ONNX工具包中的Create_Session.vi加载模型，并选择CPU、CUDA或TensorRT进行推理加速。通过查看模型结构、加载模型及实现目标检测，最终输出检测结果。 四、源码及模型下载 链接：访问百度网盘下载相关源码与模型，链接如下：pan.baidu.com/s/1FMRH1F... 总结：本文详细介绍了在LabVIEW中实现YOLOX目标检测的全过程，包括环境搭建、模型获取与转化、LabVIEW实现推理检测以及源码下载。希望对读者在LabVIEW与人工智能技术应用方面有所帮助。如有疑问或讨论，欢迎在评论区留言，同时也欢迎加入技术交流群。YOLO 系列基于YOLO V8的高精度烟头检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码
基于YOLO V8的烟头检测识别系统详解 该高精度烟头检测系统利用YOLO V8的强大能力，实现了对、视频和摄像头中烟头目标的实时识别与定位。系统采用YOLO V8训练数据集，结合Pyqt5构建用户界面，支持ONNX和PT等多种模型。主要功能包括模型导入与初始化，置信度与IOU阈值调整，烟头检测、结果可视化、导出以及检测结束。此系统对新入门者非常友好，提供完整的Python代码和教程，点击文末下载链接获取资源。 系统亮点在于：实时监测：有效预警潜在火灾风险，提升安全性和应急响应能力。
人力资源优化：自动检测减少人力巡查，降低安全风险，节省资源。
环保卫生：及时清理烟头，改善环境质量，提升公共卫生标准。
数据分析：通过烟头检测数据，为城市管理和环保决策提供依据。
系统在不同场景的应用广泛，如城市管理、火灾预警、旅游景区、交通枢纽等，均能有效监控和维护环境整洁。 系统核心功能包括：界面设置：直观操作，支持、视频和摄像头检测。
结果保存：导出检测结果至excel，便于后续分析。
环境搭建：详细步骤指导，确保环境兼容和库安装。
算法原理：YOLO V8的创新与优势，以及网络结构介绍。
数据集与训练：提供烟头数据集，进行模型训练和评估。
通过本文提供的资源，您将掌握一套完整的烟头检测系统，助力环境监测与管理。点击获取链接，立即开始体验。YOLO-Fastest模型结构解读
一、模型结构
通过源码分析，绘制了Fastest-YOLO模型的结构图。整个模型的参数量为0.M，仅为Yolov5s（参数量7.3M）的1/。在速度方面，推理一张所需时间仅为0.1ms，是Yolov5s（8ms）的1/。
网络的主体部分使用了ShuffleNetV2作为backbone（左侧），Neck部分则是light-FPN网络（下侧）。模型的头部由分类、回归、检测三个组件构成。
在参数量分析部分，应注意这里的参数指的是模型在训练过程中需要学习的参数量。ReLU和Max-Pooling层均没有参数。对于卷积层，其参数量的分析将后续补充。
附录部分涉及了ShuffleV2Block和DWConvBlocks的结构。
YOLOv7（目标检测）入门教程详解---检测，推理，训练
本文将深入探讨YOLOv7在目标检测领域的应用，从环境搭建到实际操作进行全面解析。首先，我们回顾了前一篇文章的内容，强调了已安装完毕的YOLOv7外部环境，为实战检测、推理和训练阶段铺平道路。
进入实战阶段，我们通过GitHub链接下载了YOLOv7源码，确保代码的最新性和兼容性。下载后，我们使用cmd命令行工具进入源码目录，并激活所需的虚拟环境，通过安装命令确保所有依赖包得以顺利部署。这一步骤确保了我们具备了执行检测、推理和训练操作所需的全部软件环境。
接下来，我们专注于检测功能的实现。通过在虚拟环境中执行特定命令，我们启动了检测过程。值得注意的是，检测过程支持GPU和CPU两种设备选项，这取决于我们的硬件配置。利用GPU进行检测能显著提升处理速度，尤其是在大规模数据集上。
在完成检测后，我们能够通过访问特定目录下的结果文件夹，查看检测结果。这些结果展示了YOLOv7在目标识别和定位上的高效性能，直观地反映了模型的检测能力。
转向训练阶段，我们遵循了详细的步骤，包括数据集的准备和预处理，以及训练配置文件的编写。我们使用了特定的软件工具进行格式转换，确保数据集符合YOLOv7模型的输入要求。接着，我们配置了训练所需的参数，并使用python命令启动训练过程。经过一段时间的迭代优化，我们得到了训练结果，并从中挑选出最优权重文件用于实际应用。
推理阶段，我们借助已训练的模型对新数据进行处理，这与检测阶段的过程相似，但关注点在于模型应用的实际场景。我们创建了专门的文件夹用于存储待处理的和视频，然后通过简单的命令行操作，实现了模型对这些数据的高效处理。
最后，我们对整个流程进行了总结，强调了YOLOv7在目标检测领域的强大性能和灵活性。尽管本文主要关注于Python环境下的实践，但对于希望在C++环境中应用YOLOv7的读者，后续文章将提供额外的指导和资源。总体而言，本文旨在为读者提供全面、深入的YOLOv7实战指南，帮助其在实际项目中高效利用这一先进的目标检测工具。
