yolov8 pyqt6可视化界面，实现语言分割、目标检测 、关键点检测

介绍 再现代码 结果 内容 src：源代码，包括模型，数据读取器和实用程序 工具：用于运行测试或可视化的主要功能 脚本：用于运行测试或可视化的脚本 其他目录是不言自明的 要求 Python2.7 OpenCV pytorch v0.3.0 联合会 麻木 指示 预训练模型可。 将模型包括在./checkpoints目录中，或在./scripts/test.sh修改变量CHECKPOINT 。 跑步 ./scripts/init_dir.sh 制作必要的目录。 跑步 ./scripts/test.sh 在media目录中的图像上测试模型。 或者，您可以更改./scripts/test.sh的变量IMAGES_DIR以在您自己的图像上进行测试。 以相同的方式运行 ./scripts/visualize.sh 可视化结果。 渲染的图像将保存在./results/imgs 输出格式 采用J

这是手部关键点检测Android Demo APP安装包，可在Android手机安装，体检手部关键点检测的效果；更多博文推荐： 手部关键点检测3：Pytorch实现手部关键点检测(手部姿势估计)含训练代码和数据集https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277726 手部关键点检测4：Android实现手部关键点检测(手部姿势估计)含源码 可实时检测https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277732 手部关键点检测5：C++实现手部关键点检测(手部姿势估计)含源码 可实时检测https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277748

Android人体检测和人体关键点检测APP，支持CPU多线程和GPU加速，可实时检测(这是 Demo APP)，原文请参考《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/115765863

用于FashionAI关键点检测的卷积姿态机（CPM）和特征金字塔网词（FPN）的Pytorch实现 该代码引用了github上其他人的一些想法，并且基于的纸上。 最终排名是56，得分为6.38％。 对于大一新生来说，这对我来说还不错：)您可以将代码作为基准解决方案。 有一些切实可行的结果，如下所示： 使用ResNet-50的CPM + FPN输出示例 您可以按照以下步骤重现我的结果。 步骤1 相依性 Python 3.5版 脾气暴躁的 大熊猫 火炬 cv2 tqdm Keras（TensorFlow后端） 资料准备 下载并将文件放入以下结构中： 步骤1：确保图像数据和注释位于折叠的“数据”中。数据目录结构如下： DATA_DIR/ |-- test/ | |-- test.csv | |-- Images/ | | |

facial_keypoint 用于面部关键点检测的Kaggle数据集。 清理数据，将图像列分离出一个数组以读取RGB值，然后将数据集分为X和Y值进行学习，使用20％的比例进行测试。 最后，实现了一个具有三个卷积层和两个密集层以及最终密集层作为输出的卷积神经网络。 尚未实施：Tensorboard以提高模型的准确性和损失。

OpenPose代表了第一个在单幅图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（共 135 个关键点）的实时多人系统。 特征 主要功能： 2D实时多人关键点检测： 15、18 或25 关键点身体/脚关键点估计，包括6 脚关键点。运行时对检测到的人数不变。 2x21-keypoint 手部关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案，请参阅OpenPose 训练。 70-keypoint 人脸关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案，请参阅OpenPose 训练。 3D实时单人关键点检测： 来自多个单一视图的 3D 三角测量。 已处理 Flir 相机的同步。 兼容 Flir/Point Grey 相机。 校准工具箱：失真、内在和外在相机参数的估计。 单人跟踪以进一步加速或视觉平滑。 输入：图像、视频、网络摄像头、Flir/Point Grey、IP 摄像头，并支持添加您自己的自定义输入源（例如深度摄像头）。 输出：基本图像+关键点显示/保存（PNG，JPG，AVI，...），关键点保存（JSON，XML，YML，...），关键点作为数组类，

基于yolov5和openpose人体骨骼关键点实现的摔倒姿态识别检测系统源码+模型+项目操作说明(可训练其他姿态模型).zip 【项目介绍】 主要使用yolov5算法与openpose算法模型相结合，并非直接使用yolov5检测摔倒和站立两种状态！ 项目中提供了yolov5s.pt人形检测模型(可自己再训练)，摔倒姿态openpose.git模型（可训练其他姿态模型）。 通过open pose 可以获得人体的关键点图 提供了项目操作说明文档，按照操作配置好环境，修改路径运行即可。另外可以自定义修改摔倒检测阈值、判别条件等，代码关键位置有注释解释！容易理解~ 使用过程有相关问题，可以留言或者私信！请放心下载！！！

  驾驶员注意力不集中或者分心是道路交通事故的主要原因。 为了减少道路交通事故，设计开发驾驶员疲劳检测系统至关重要。本次实现的应用运用开源库Dlib训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定，利用OpenCv进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号。当检测到驾驶员的眼睛闭上4-5 秒时候，就会产生警报。 点击驾驶员困倦检测时，系统会自动打开电脑摄像头，你便可以模拟驾驶室的角色进行测试，当驾驶员在驾驶过程中闭眼，且超过5s系统会触 环境配置：python3.7、配置以下包 tensorflow>=1.12* keras==2.2.4 等。 人脸关键点检测是人脸识别任务中重要的基础环节，人脸关键点精确检测对众多科研和应用课题具有关键作用，如：表情识别、疲劳监测等。因此，如何获取高精度人脸关键点，一直以来都是计算机视觉、模式识别、图像处理等领域的热点研究问题。然而人脸关键点检测方法根据是否需要参数化模型可分为以下两类，基于参数化形状模型的方法和基于非参数形状模型的方法。目前，最为常用的是基于非参数形状模型的深度学习方法。

基于pytorch的中国交通警察指挥手势识别项目源码+训练好的模型+数据集+项目操作说明.zip 识别8种中国交通警察指挥手势的Pytorch深度学习项目 带训练好的模型以及数据集 下载模型参数文件checkpoint和生成的骨架generated 放置在: ctpgr-pytorch/checkpoints ctpgr-pytorch/generated 下载交警手势数据集（必选） 交警手势数据集下载： 放置在： (用户文件夹)/PoliceGestureLong (用户文件夹)/AI_challenger_keypoint # 用户文件夹 在 Windows下是'C:\Users\(用户名)'，在Linux下是 '/home/(用户名)' 安装Pytorch和其它依赖： # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug