【目标检测】YOLO v5 吸烟行为识别检测
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
YOLO v5 吸烟行为目标检测模型：计算机配置、制作数据集、训练、结果分析和使用
- 前言
- 相关连接（look评论）
- 一、计算机配置
- pytorch安装-GPU版本
- pycocotools的安装
- 二、YOLO v5下载
- 三、模型使用
- 获取数据集
- 更改train.py文件
- 模型权重
- 四、吸烟视频检测效果
- 总结
前言
YOLO v5模型简单易上手好用，场地吸烟行为实时监测。
YOLO v5 优点：
- 可识别视频帧数高。
- 技术成熟，有现成模型。
- 操作简单。
吸烟行为识别：
- 实时监测。
- 离线监测。
- 毕设需求。
吸烟（抽烟）目标检测痛难点：
- 形状：烟细小，在图像中所占比例小，难捕捉。
- 颜色：主要有红色、白色和黄或黑色组成，与周围环境颜色难区分。
所以需要收集并制作大量的吸烟图片数据集，同时选择合适的算法模型，以提高目标检测准确率。
相关连接（look评论）
（1）本文视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1S5411Q7Zi/
（2）xml格式转换成YOLO标注格式txt的python脚本
（3）吸烟检测项目YOLO格式数据集
（4）YOLO v5 吸烟行为识别检测项目模型代码及模型权重
一、计算机配置
pytorch安装-GPU版本
pytorch有gpu版本和cpu版本，图片识别最好（必须）使用GPU版本，前提是电脑有GPU。GPU版本安装的具体步骤可以参考这篇文章：GPU版本安装。
pycocotools的安装
pip install pycocotools-windows
二、YOLO v5下载
YOLO v5模型官网，有具体的使用说明和介绍。视频识别帧数杠杠的！但这官网YOLO v5 包没有设计Windows界面。
目前官网YOLO v5 包里训练模型主要有v5s、v5m、v5l、v5x，对GPU要求依次增加，其中v5x对GPU要求异常高。
三、模型使用
获取数据集
使用标注好的吸烟数据集，数据集原本是VOC样式，写个脚本，将VOC格式转换成YOLO格式。制作好的吸烟数据集YOLO格式数据集文件如下图所示。
images文件里的分类和数量必须和labels文件相对应。如有需要吸烟检测项目YOLO格式数据集可直接下载，该数据集有6400+张图片。
更改train.py文件
train.py文件修改部分如下图，修改的参数很少，简单易上手，对小白很友好。
本文使用的是YOLO v5s配置文件，预训练模型也是YOLO v5s模型，使用GPU计算，迭代次数为50，训练时间很长，很辛苦！若更改迭代次数为100或更改为更大的模型，训练耗时更长！
模型权重
使用GPU训练模型，训练几十个小时。结果迭代过程损失如图，可以看出，训练结果还是很好的，mAP值可达0.8以上。
四、吸烟视频检测效果
直接使用上述YOLO v5s 模型权重，载入Windows界面代码，对吸烟视频进行识别检测，效果还是很好的，吸烟检测置信度稳定在0.75！也可以连接摄像头实时监测！
【目标检测】基于YOLO v5吸烟行为视频检测
总结
基于YOLO v5 模型，吸烟目标检测亲测效果好！
相关代码、数据集和模型，如有需要，亦可远程指导。
【目标检测】YOLO v5 吸烟行为识别检测相关推荐
- 基于Yolov5的吸烟行为识别检测
文章目录 前言 一.数据集smoke_data 1.Annotations文件夹 2.ImageSets/Main文件夹 3.JPEGImages文件夹 二.数据集划分 三.使用labelimg工具标 ...
- 二十. 在ROS系统上实现基于PyTorch YOLO v5的实时物体检测
一. 背景介绍 在我前面的博文 十八.在JetsonNano上为基于PyTorch的物体检测网络测速和选型 中,我介绍过在基于Jetson Nano硬件平台和Ubuntu 18.04 with Jet ...
- 目标检测YOLO V5 C++版本
GitHub - DanaHan/Yolov5-in-Deepstream-5.0: Describe how to use yolov5 in Deepstream 5.0 #TODO: 视频接入与 ...
- 【目标检测】YOLO v5 安全帽检测识别项目模型
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 YOLO v5安全帽检测模型 前言 相关连接: 一.计算机配置 pytorch安装 pycocotools的安装 二.YOLO v5下 ...
- 飞瞳引擎™AI集装箱识别检测云服务，全球两千企业用户投入使用，集装箱信息识别率99.98%以上高泛化性，集装箱信息识别云服务免费
二十大报告指出加快发展物联网,建设高效顺畅的流通体系,降低物流成本.飞瞳引擎™AI集装箱识别检测云服务,自动化识别检测集装箱信息大幅降低物流成本提升效率,飞瞳引擎™AI集装箱识别检测云服务,全球两千企 ...
- 飞瞳引擎™集装箱人工智能AI识别检测云服务，集装箱人工智能集装箱残损检测信息识别，全球港航人工智能/集装箱人工智能领军者中集飞瞳
中集集团[000039]人工智能企业CIMC中集飞瞳,是全球应用最广,规模最大,最先进集装箱人工智能AI企业,已完成全球上百万AI智能验箱,完成上亿次箱信息识别,产品在全球生产环境总运行时长超过580 ...
- 【深度学习】用 YOLO v5+DeepSORT，打造实时多目标跟踪模型
内容概要:目标跟踪作为一个非常有前景的研究方向,常常因为场景复杂导致目标跟丢的情况发生.本文按照跟踪目标数量的差异,分别介绍了单目标跟踪及多目标跟踪. 关键词:目标跟踪 计算机视觉 教程 目 ...
- 用 YOLO v5+DeepSORT，打造实时多目标跟踪模型
内容概要:目标跟踪作为一个非常有前景的研究方向,常常因为场景复杂导致目标跟丢的情况发生.本文按照跟踪目标数量的差异,分别介绍了单目标跟踪及多目标跟踪. 目标跟踪 (Object Tracking) 是 ...
- YOLO v5 实现目标检测（参考数据集自制数据集）
YOLO v5 实现目标检测(参考数据集&自制数据集) Author: Labyrinthine Leo Init_time: 2020.10.26 GitHub: https://git ...
最新文章
- 机器学习进阶-优化的近邻算法
- 修正的判定条件覆盖例题_硬核：嵌入式代码覆盖率统计方法和经验
- FPGA实现VGA显示（六）——————多字符显示及基于fpga的“打字机”实现
- Python - 列表与字典相互转换
- 企业全面运营管理沙盘模拟心得_任景锋-企业全面运营管理沙盘模拟
- 阿里巴巴大数据计算平台MaxCompute全套攻略
- java中double..compare_为什么Java的Double.compare(double,double)实现了它的样子？
- 微信公众号隐藏右上角三个点分享功能
- 伪概念催生人工智能行业泡沫 2018年或迎大洗牌
- CMD专业 :taskkill ：：：强制结束各种进程---查询端口号及占用端口号等
- [工具]Firefox（火狐浏览器）常用插件
- 【CSS-定位和浮动】
- sqlite引用SQLite.Interop.dll出错
- Java基于springboot开发的财务咨询系统代理记账系统有论文
- coding同步更新服务器文件,git 同步本地项目到coding 上
- 剑指OFFER——正则表达式匹配
- NLP | 深入浅出word2vec
- win10进程太多怎么优化_win10隐藏进程 谁有win10隐藏进程软件或者怎么隐藏
- LAMMPS后处理—如何构建二维云图-接触角呢？
- 保险行业邮件归档案例