# Head Detection Using YOLO Algorithm
The objective is to train a YOLO algorithm to detect multiple heads from a frame.
## Getting Started
### Prerequisites
1. TensorFlow
2. Keras
### Download the pre-trained weights for the backend
Download full_yolo_backend.h5 from https://drive.google.com/file/d/1Q9WhhRlqQbA4jgBkCDrynvgquRXZA_f8/view?usp=sharing
Put it in the root directory.
### Dataset
Download the dataset and put it in the root directory.
Images - https://drive.google.com/open?id=1zn-AGmsBqVheFPnDTXWBpeo3XRH1Ho15
Annotations - https://drive.google.com/open?id=1LiTDMWk0KglGueJCaxgneEA_ltvEbUDV
### Training
Run train.py
The weights for the front-end will be saved in the file name "model.h5".
### Inference
I have uploaded the front-end weights.
https://drive.google.com/file/d/1wg4q9cc6q04oRr_Xaf9GVhhbTSH4-ena/view?usp=sharing
Give the path to your image in predict.py
Run predict.py
## License
This project is licensed under the MIT License
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使用 YOLO 检测头部.zip
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txt:3个
json:1个
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2024-11-26
13:58:23
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使用 YOLO 检测头部使用 YOLO 算法进行头部检测目标是训练 YOLO 算法从一帧中检测多个头部。入门先决条件TensorFlow喀拉拉下载后端的预训练权重从https://drive.google.com/file/d/1Q9WhhRlqQbA4jgBkCDrynvgquRXZA_f8/view?usp=sharing下载full_yolo_backend.h5 并将其放在根目录中。数据集下载数据集并将其放在根目录中。图片 - https://drive.google.com/open?id=1zn-AGmsBqVheFPnDTXWBpeo3XRH1Ho15注释 - https://drive.google.com/open?id=1LiTDMWk0KglGueJCaxgneEA_ltvEbUDV训练运行train.py前端的权重将保存在名为“model.h5”的文件中。推理我已经上传了前端权重。https ://drive.google.com/file/d/1wg4q9cc6q04oRr_Xaf9GVhhbTSH4-
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使用 YOLO 检测头部.zip (13个子文件)
utils.py 6KB
标签.txt 4B
LICENSE 1KB
predict.py 2KB
preprocessing.py 14KB
backend.py 13KB
资源内容.txt 775B
requirements.txt 62B
config.json 1024B
frontend.py 21KB
gen_anchors.py 4KB
train.py 4KB
README.md 979B
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