開源項(xiàng)目，動(dòng)作識(shí)別的開源框架Sense + 多對象目標(biāo)跟蹤神器火熱出爐
本周關(guān)鍵詞：目標(biāo)檢測、對象跟蹤、人機(jī)互動(dòng)
該項(xiàng)目是使用 YOLOv5 v2.x 的程序來訓(xùn)練在智能工地安全領(lǐng)域中頭盔目標(biāo)檢測的應(yīng)用
數(shù)據(jù)集：
使用的數(shù)據(jù)集：Safety-Helmet-Wearing-Dataset
環(huán)境準(zhǔn)備：
指標(biāo)：
https://pan.baidu.com/share/init?surl=mSIjDAzfiJd1fqSxIYzRDA
密碼：44qm
項(xiàng)目地址：
https://github.com/PeterH0323/Smart_Construction
yolov4-deepsort - 使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow實(shí)現(xiàn)的對象跟蹤
使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow實(shí)現(xiàn)的對象跟蹤。 YOLOv4是一種先進(jìn)的算法，它使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行對象檢測。我們可以將YOLOv4的輸出輸入這些對象檢測到Deep SORT（帶有Deep Association Metric的簡單在線和實(shí)時(shí)跟蹤）中，以創(chuàng)建一個(gè)高度精確的對象跟蹤器。
項(xiàng)目地址：
https://github.com/theAIGuysCode/yolov4-deepsort
sense 使用RGB相機(jī)與人類互動(dòng)的能力來增強(qiáng)您的應(yīng)用程序
sense 是一個(gè)推理引擎，可為功能強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供動(dòng)作識(shí)別功能，且計(jì)算量較小。在此存儲(chǔ)庫中，項(xiàng)目提供：
1、開箱即用的兩個(gè)模型已經(jīng)在數(shù)百萬個(gè)在攝像機(jī)前執(zhí)行動(dòng)作并與之交互的人類視頻中進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。這兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都很小，高效，并且可以在CPU上實(shí)時(shí)平穩(wěn)運(yùn)行。
2、演示應(yīng)用程序展示了我們模型的潛力：手勢識(shí)別，健身活動(dòng)跟蹤，實(shí)時(shí)卡路里估算。記錄和注釋您自己的視頻數(shù)據(jù)集的管道，并通過易于使用的腳本在我們的模型上訓(xùn)練自定義分類器，以微調(diào)權(quán)重。
環(huán)境準(zhǔn)備：
Linux (Ubuntu 18.04 LTS and 20.04 LTS) and macOS (Catalina 10.15.7)
torch=1.5.1
scikit-learn=0.23.2
numpy=1.16.2
預(yù)訓(xùn)練模型：
項(xiàng)目地址：
https://github.com/TwentyBN/sense
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