"基于深度学习的CrowdHuman行人检测系统搭建与实现"

基于深度学习的CrowdHuman行人检测识别系统是一个功能强大且高精度的系统，它可以在日常生活中检测和定位行人目标。该系统利用深度学习算法，可以实现对图片、视频、摄像头等方式的目标检测和识别。同时，该系统还支持结果的可视化展示和图片或视频检测结果的导出。 该系统采用了YOLOv5目标检测模型训练数据集，并使用Pyside6库来搭建页面展示系统。此外，它还支持将ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。 该系统具有以下主要功能： 1. 训练模型的导入和初始化：用户可以将训练好的行人检测模型导入系统，并对其进行初始化设置。 2. 置信分与IOU阈值的调节：用户可以根据需求调节置信分和IOU阈值，以获得更准确的检测结果。 3. 图像上传、检测、可视化结果展示和结果导出：用户可以上传待检测的图像，并通过系统进行行人目标的检测。检测结果将以可视化的方式展示，并且用户可以将结果导出保存。 4. 视频的上传、检测、可视化结果展示和结果导出：用户可以上传待检测的视频，并通过系统进行行人目标的检测。系统将逐帧检测视频，并将结果以可视化的方式展示，用户也可以将结果导出保存。 5. 摄像头的上传、检测和可视化结果展示：用户可以连接摄像头并通过系统进行实时行人目标的检测。检测结果将实时以可视化的方式展示。 6. 已检测目标列表和位置信息：系统将记录已检测的行人目标，并提供目标的详细信息，包括位置信息。 7. 前向推理用时：系统将记录行人检测的推理时间，以便用户评估系统的性能。 此外，CrowdHuman行人检测识别系统还支持原始图像与检测结果图像的同时展示，以及原始视频与检测结果视频的同时展示。这样，用户可以直观地对比原始数据和检测结果。 总之，基于深度学习的CrowdHuman行人检测识别系统是一个功能齐全的行人目标检测工具，可以在各种场景下应用。它具备高精度的检测能力，支持多种输入方式，并提供丰富的结果展示和导出功能。无论是科研工作者还是普通用户，都可以通过本系统轻松实现行人目标的检测和识别。