# 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
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
使用 YOLO 检测头部.zip
共13个文件
py:7个
txt:3个
json:1个
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 178 浏览量
2024-11-26
13:58:23
上传
评论
收藏 20KB ZIP 举报
温馨提示
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-
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
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
共 13 条
- 1
资源评论
徐浪老师
- 粉丝: 8104
- 资源: 8096
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 基于python+yolov5算法+海康摄像头实时检测是否带安全帽以及危险区域项目源码+文档说明+训练好的模型(毕业设计)
- 基于Python的人体测量信息分析应用程序
- 模型压缩-YOLOv3 搭配多个轻量级主干(ShuffleNetV2 HuaWei GhostNet)、注意力、剪枝和量化.zip
- C#.net钉钉消息发送样例
- 检测可供汽车使用的免费停车场.zip
- 基于UE4实现的桌面宠物代码
- 根据人们与他人的距离将他们分为高风险和低风险 .zip
- 在WPF中使用ObservableCollection<T>的示例
- unity - 动画模块之卡片堆叠切换预制体,可以加图片,可以调距离,可以调堆叠方向
- 构建一个Android App,用于直接在手机上部署YOLO V3源代码 .zip
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功