yolov5 动作识别

Yolov5 是一个流行的目标检测算法，它可以用于识别图像中的不同类型的物体。然而，Yolov5本身并不直接支持动作识别，因为它主要用于目标检测任务。要实现动作识别，可以结合 Yolov5 和其他动作识别算法，如基于时序信息的模型，例如 I3D 或 TSN。这种组合方法可以在检测到物体的同时，对物体进行动作分类。这样就能够实现动作识别的功能。

相关问题

yolov5动作识别系统

基于YOLOv5的手势识别目标检测系统可以用于识别常见的通用手势动作，如one、two、ok等。该系统在人机交互的各个领域都有广泛的应用，包括汽车领域、家庭自动化系统以及各种视频/流媒体平台。使用YOLOv5进行多目标检测的手势识别方法相对简单，可以通过标注好手势类别和检测框的数据集进行训练。YOLOv5是一种较为完备且使用广泛的版本，具有良好的调用、训练和预测的方便性。此外，YOLOv5还提供了不同大小和参数数量的网络，以满足不同设备需求和应用场景的要求。基于多目标检测的手势识别方法在YOLOv5上的平均精度平均值mAP_0.5为0.99569，mAP_0.5:0.95为0.87605，基本满足业务的性能需求。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)](https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/126750433)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv5实现目标识别全流程【超级详细！】](https://blog.csdn.net/weixin_42377570/article/details/128675221)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

基于yolov8动作识别

基于YOLOv8进行动作识别的步骤如下：

1. 准备数据集：收集包含不同动作的视频或图像序列，并进行标注，标注每个动作的起始和结束帧。

2. 数据预处理：将视频或图像序列转换为适合YOLOv8模型输入的格式。可以使用OpenCV等库进行视频帧的提取和图像的预处理，例如调整大小、裁剪等。

3. 训练YOLOv8模型：使用标注好的数据集训练YOLOv8模型。可以使用已有的YOLOv8实现，如YOLOv5，或自己实现YOLOv8模型。

4. 模型调优：根据实际情况，对训练好的模型进行调优，例如调整超参数、增加训练数据等。

5. 动作识别：使用训练好的YOLOv8模型进行动作识别。将视频或图像序列输入模型，模型会输出每个帧中检测到的动作类别和位置。

6. 后处理：根据需要，对模型输出进行后处理，例如滤除重复的检测结果、根据动作的起始和结束帧进行动作的识别等。

7. 可视化结果：将识别结果可视化，可以在视频或图像上标注出检测到的动作。

下面是一个基于YOLOv8进行动作识别的示例代码：

# 导入相关库
import cv2
import numpy as np

# 加载YOLOv8模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov8.cfg', 'yolov8.weights')

# 加载类别标签
classes = []
with open('coco.names', 'r') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 将帧转换为blob格式
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)

    # 设置模型输入
    net.setInput(blob)

    # 前向传播
    outs = net.forward()

    # 解析模型输出
    class_ids = []
    confidences = []
    boxes = []
    for out in outs:
        for detection in out:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > 0.5:
                center_x = int(detection[0] * frame.shape[1])
                center_y = int(detection[1] * frame.shape[0])
                width = int(detection[2] * frame.shape[1])
                height = int(detection[3] * frame.shape[0])
                left = int(center_x - width / 2)
                top = int(center_y - height / 2)
                class_ids.append(class_id)
                confidences.append(float(confidence))
                boxes.append([left, top, width, height])

    # 非最大抑制
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

    # 绘制检测结果
    for i in indices:
        i = i[0]
        box = boxes[i]
        left = box[0]
        top = box[1]
        width = box[2]
        height = box[3]
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (left + width, top + height), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, classes[class_ids[i]], (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Action Recognition', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据自己的数据集和模型进行相应的修改和调整。