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AI 开源项目分享:动作识别框架 Sense、多目标跟踪神器...

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项目一:Smart_Construction — 基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统

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该项目是使用 YOLOv5 v2.x 的程序来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用

数据集:

使用的数据集:Safety-Helmet-Wearing-Dataset

环境准备:
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指标:
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模型下载:

https://pan.baidu.com/share/init?surl=mSIjDAzfiJd1fqSxIYzRDA

密码:44qm

项目地址:

https://github.com/PeterH0323/Smart_Construction


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项目二:yolov4-deepsort - 使用YOLOv4,DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪

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使用YOLOv4,DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 YOLOv4是一种先进的算法,它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT(带有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪)中,以创建一个高度精确的对象跟踪器。

项目地址:

https://github.com/theAIGuysCode/yolov4-deepsort


项目三:sense — 使用RGB相机与人类互动的能力来增强您的应用程序

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sense 是一个推理引擎,可为功能强大的神经网络提供动作识别功能,且计算量较小。在此存储库中,项目提供:

  1. 开箱即用的两个模型已经在数百万个在摄像机前执行动作并与之交互的人类视频中进行了预训练。这两个神经网络都很小,高效,并且可以在CPU上实时平稳运行。
  2. 演示应用程序展示了我们模型的潜力:手势识别,健身活动跟踪,实时卡路里估算。记录和注释您自己的视频数据集的管道,并通过易于使用的脚本在我们的模型上训练自定义分类器,以微调权重。

环境准备:

  • Linux (Ubuntu 18.04 LTS and 20.04 LTS) and macOS (Catalina 10.15.7)
  • torch=1.5.1
  • scikit-learn=0.23.2
  • numpy=1.16.2

预训练模型:

https://20bn.com/licensing/sdk/evaluation

项目地址:

https://github.com/TwentyBN/sense


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