基于 yolov5n6 和tkinker实现的检测模型的可视化界面
项目介绍
本项目基于 yolov5n6 和tkinker实现的检测模型的可视化界面
项目连接; https://github.com/MaoliRUNsen/yolov5gui
环境:
硬件: 本人电脑的显卡是 RTX 3060 ,并配置Pytorch-GPU
关于 pytorch 安装查看官方文档 PyTorch Get Started docs
软件: Pycharm 和相关的Python包
# GUI
Tkinter
# OpenCV
opencv-contrib-python>=4.6.0.66
# PyTorch + GPU CUDA
torch==1.11.0+cu115 torchvision==0.12.0+cu115 torchaudio==0.11.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
项目安装依赖
pip install -r requirements.txt # install
整个项目的 模型下载
TensorRT, TensorFlow Edge TPU and OpenVINO Export and Inference:
weights -|- yolov5n6.pt|- yolov5m6.pt
项目功能
- 实现图像正常目标检测
- 实现视频正常目标检测
- 实现摄像头正常目标检测
- 实现对目标检测的画面和视频进行保存
项目演示
项目运行:
配置好相关环境和依赖,可以执行main.py
python main.py
点击yolov5,添加yolov5m6.pt模型,点击模型加载
在编辑中添加图片或者视频
图片检测检测结果;
如果在检测前,点击了图片保存
那么图像检测的结果在output文件夹中进行保存
同样,可以上传视频进行检测,如果想保存视频需要在上传前,点击保存按钮
如果遇到,图片视频上传检测不了,请麻烦将中文路径进行去除
点击摄像头,将对电脑的摄像头进行目标检测
如何自定义检测
在 weights文件夹中添加自定义检测训练的pt模型。 模型需要通过 yolov5n6.pt等进行预训练
在detect.py 中的 set_modul函数更换模型和数据训练的yaml配置文件
项目链接; https://github.com/MaoliRUNsen/yolov5gui
基于 yolov5n6 和tkinker实现的检测模型的可视化界面相关推荐
- 基于决策树的智能网络安全入侵检测模型
基于决策树的智能网络安全入侵检测模型 学习目标: 学习内容: 该论文模型 下载数据集 参考论文: 综述/调查: 申明: 未经许可,禁止以任何形式转载,若要引用,请标注链接地址. 全文共计4077字,阅 ...
- 基于PyQt5、metpy和matplotlib的探空资料可视化界面
基于PyQt5.metpy和matplotlib的探空资料可视化界面 一.概述 作者这次做的是一个界面,把探空资料可视化呈现给大家,先上一张图给各位看官过目一下 界面看着稍稍有点挤,那是因为作者的电脑 ...
- Dlib模型之驾驶员疲劳检测总结(可视化界面)
目录 序 目的 技术背景 正文 (1)环境搭建 (1.1)opencv3.4.1图像处理 (1.2)dlib人脸识别库 (1.3)wxFromBuilder可视化界面 (2)检测原理 (3)wxpyt ...
- 2022最新!基于深度transformer的时间序列异常检测模型
点击上方"python与机器智能",选择"星标"公众号 重磅干货,第一时间送达 论文:TranAD: Deep Transformer Networks for ...
- 强烈推荐 | 基于飞桨的五大目标检测模型实战详解
机器视觉领域的核心问题之一就是目标检测(object detection),它的任务是找出图像当中所有感兴趣的目标(物体),确定其位置和大小.对于人类来说,目标检测是一个非常简单的任务.然而,计算机能 ...
- 基于勘智K210的人脸检测模型的部署与优化,LCD屏幕画分割检测线并显示FPS
本项目在sipeed推出的maixpy平台上实现的demo效果,使用了一些maixpy的源码,进行改进.那咱们闲言少叙,直接进入正题. 人脸检测首先我们要选择yolo v2-tiny的模型,采集相应的 ...
- 3DSSD:基于点云的single-stage物体检测模型 | CVPR2020
点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 前言 这是一篇来自CVPR2020的研究工作,于2020/4/9日开源,如下图所示,目前被接收的文章有 ...
- 谣言止于智者:基于深度强化学习的谣言早期检测模型
「论文访谈间」是由 PaperWeekly 和中国中文信息学会社会媒体处理专委会(SMP)联合发起的论文报道栏目,旨在让国内优质论文得到更多关注和认可. 谣言一般是指未经核实的陈述或说明,它往往与某一 ...
- paper—基于 GCN 的安卓恶意软件检测模型
目录 摘要 一.引言 二.基础概念与相关工作 2.1 静态检测 2.2 动态检测 2.3 图卷积神经网络及函数调用图 2.3.1 函数调用图 2.3.2 图卷积神经网络及图嵌入 三.基于敏感API调用 ...
最新文章
- oracle 性能优化--索引总结
- Spring 注解编程之 AnnotationMetadata
- 大厂也在用的6种数据脱敏方案,醍醐灌顶!
- LintCode MySQL 1968. 查询首两个字母在 ‘Db‘ 和 ‘Dy‘ 之间的课程名称(REGEXP正则)
- 用matlab画牛顿迭代图形,matlab牛顿迭代动画演示
- 画矩形的方法_怎样画颜色绚丽的插画?
- cmake之TEST与TEST_F用法(五)
- 使用rapid-framework继承jsp页面
- Hibernate中Java对象的生命周期
- 从前端角度分析浏览器响应时间慢等情况
- 第三期:如何通过知晓云处理微信卡券消息
- 关于深信服面试的经历反省
- Sublime Text 3--->中文乱码的解决方法
- python123判断火车票座位号分布图_面向回家编程!GitHub标星两万的Python抢票教程”,我们先帮你跑了一遍...
- java语言与java技术
- Canal 及canal.admin(v1.1.5)踩坑记录
- python-CST MWS自动采样
- length,length(),size()详解及区别
- 计算机相关专业宣讲会日程
- (转)DNS Proxy配置