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目标检测算法主要包括：两类two-stage和one-stage 一类是two-stage，two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段，首先产生候选区域（region proposals），然后对候选区域分类（一般还需要对位置精修），这一类的典型代表是R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN，Mask R-CNN家族。他们识别错误率低，漏识别率也较低，但速度较慢，不能满足实时检测场景。 另一类方式称为one-stage检测算法，其不需要region proposal阶段，直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果，因此有着更快的检测速度，比较典型的算法如YOLOv5，SSD，RetinaNet等。 Faster…
☆14Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for yolov5-fastercnn
Users that are interested in yolov5-fastercnn are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 基于Yolov5-Deepsort-Fastreid源码，重构了视频行人MOT和行人ReID特征提取代码、接口☆12Updated 2 years ago
- A Python training and inference implementation of Yolov5 reflective clothes and helmet detection☆20Updated 3 years ago
- 算法部署平台的前端服务器，主要用于与后端服务器进行数据的互传，可以接收后端mysql数据库中的用户信息，也可以接收后端算法推理后的文本检测结果图和文本识别结果。此外，添加了登录页面（无需注册哦~），可以通过判断表单输入信息来展示不同用户所应看到的网页。在后端管理系统页面中，…☆12Updated 2 years ago
- 基于streamlit的YOLOv8可视化交互界面☆36Updated 2 years ago
- 通过手动标注数据集，训练老人摔倒的模型☆19Updated 2 years ago
- RGB-T Crowd Counting from Drone: A Benchmark and MMCCN Network☆39Updated last year
- ☆12Updated 4 months ago
- 使用django+pyecharts+PP-Human开发的动态数据大屏, 有人流数据的采集入库, 打架、摔倒等事件警报，口罩检测等实用功能。边缘端版本使用onnx推理提升效率，服务端版本支持视频流推拉☆31Updated 2 years ago
- 用yoloV3进行人的侦测，再用SPPE（Alphapose）进行骨架提取，再用连续30帧的ST-GCN进行行为识别。站立、走路、跌倒行为识别，在https://github.com/GajuuzZ/Human-Falling-Detect-Tracks的./models里…☆73Updated 4 years ago
- ☆59Updated 3 years ago
- ☆42Updated 5 months ago
- 基于飞桨pphuman中跨镜头跟踪的改进,主要是实现两路推流实时跟踪☆16Updated 2 years ago
- 基于Yolov5的Vue前端目标检测和训练可视化系统☆77Updated 3 years ago
- 无人机视角、多模态、模型剪枝、国产AI芯片部署☆43Updated 3 years ago
- 重识别完整pipeline。支持视频/图像/遍历文件夹。reid模型采用2024行人重识别指标最高模型.行人检测采用yolov8,行人跟踪采用botsort。检索系 统采用faiss。☆29Updated last year
- yoloworld 的onnx、tensorRT、rknn、horizon 部署，通用各种平台和芯片。☆23Updated last year
- 多模态视频分类模型☆23Updated 2 years ago
- 利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码☆31Updated 4 years ago
- 算法部署平台的后端服务器，主要用于与前端服务器进行数据的互传，格式包括但不限于文本/图片。项目的可扩展性非常强，操作也很简单，适用于任何算法的部署，如目标检测、实例分割，以及AIGC等。☆15Updated 2 years ago
- 基于Yolov8+UCMCTrack/DeepSort+注意力机制的多目标跟踪系统 v1.0.3☆54Updated last year
- ☆40Updated last year
- 基于yoloV5进行多类别+关键检测，关键点检测主要是计算车辆航向角☆16Updated 3 years ago
- YOLOv5实现安全帽检测☆26Updated last year
- 在YOLO11模型基于deepsort下做的目标追踪小demo☆19Updated 9 months ago
- 基于YOLOv8和PYQT5的检测界面☆44Updated last year
- task: pose estimation/ action recognition/ object track => kapao/ yolo-pose/ sort / bot-sort/ oc-sort☆15Updated 2 years ago
- ☆16Updated 2 years ago
- 一个使用yolov5模型和deepsort算法的车辆检测项目，附带处理 好的数据集☆43Updated 4 years ago
- 👁 2022年数字中国创新大赛 (DCIC 2022) 卫星应用赛题——海上船舶智能检测第三名解决方案☆58Updated 3 years ago
- 该项目可用于做yolov5+reid识别，可用于做跨视频人员检测☆44Updated 7 months ago