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首先yowov2是一款简单且实时的时空动作检测方案fastreid是行人重识别身份识别 yowov2介绍链接直达fastreid链接直达为时空动作检测任务设计实时框架仍然是一个挑战。YOWOv2 提出了一种新颖的实时动作检测框架利用三维骨干和二维骨干进行准确的动作检测。经过改进YOWOv2 明显优于 YOWO并且仍然可以保持实时检测。YOWOv2 在数据集 UCF101-24 上以超过 20 FPS 的速度实现了 87.0% 的视频帧 mAP 和 52.8% 的全视频 mAP。在数据集 AVA 上YOWOv2 在提速 20 FPS 的同时实现了 21.7% 的视频帧 mAP。引入身份识别可以精确记录某个人的动作信息效果图 ui界面 含有摄像头和视频检测, 同时右侧可以选择模型, 摄像头, 和是否使用CUDA 动作识别预览(弯腰和站立, 动作很多(摔倒动作,骑马动作都有, 如果需要自己训练动作,则自己制作ava数据集进行模型训练)) 身份识别预览(左下角)身份识别 FastReID利用预训练的深度卷积神经网络如ResNet、MobileNet等作为基础模型通过特征提取网络来提取图像中的行人特征。可以用来描述行人的外观特征、姿势等信息。并通过计算余弦相似度来度量在特征空间中度量行人之间的相似度。 详细实现 首先创建YOWOv2环境分为虚拟环境和Anaconda环境两种 先讲使用虚拟环境的linux上主环境的是 python3.8, 1 创建虚拟环境, 当前文件夹就会有一个yowov2-virtual的文件夹 python3 -m vene yowov2-virtual 2, 激活环境 source yowov2-virtual/bin/activate 3, 安装环境(pytorch1.10.1和cuda10.2) (这个因为是外网的,需要梯子(不然很慢)) pip install torch1.10.1cu102 torchvision0.11.2cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html4. 进入项目安装依赖 pip install -r requirements.txt 如果使用anaconda, 则 1. 创建anaconda环境 conda create -n yowov2-fastreid python3.8 2. 然后激活环境(如果activate 不行, 则试试source) conda activate yowov2-fastreid 3. 与上面第三步一致 之后再运行ui_main.py 启动ui界面 详细使用信息 视频已经上传到b站 B站视频链接直达闲鱼链接直达
