目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解(基础版--上)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解(基础版--上)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

YOLOv5乒乓球赛事中运动员行为分析

优化措施

优化代码

继续优化


YOLOv5乒乓球赛事中运动员行为分析

在乒乓球赛事中,YOLOv5可以应用于运动员行为分析,通过实时识别和追踪运动员的动作,帮助教练分析技术动作,或者为观众提供更丰富的观赛体验。下面是一个简单的应用实例和相关代码片段。

首先,需要准备乒乓球赛事的视频资料,并将其分割成帧序列。然后,可以使用YOLOv5模型对这些帧进行目标检测和识别。由于乒乓球赛事的特殊性,可能需要对模型进行一定的训练,使其能够更好地识别运动员的动作。

以下是一个Python代码示例,展示如何使用YOLOv5来检测乒乓球运动员:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-835064.html

import cv2
import torch
from PIL import Image
import yolov5

# 加载预训练的YOLOv5模型
model = yolov5.YOLOv5(weights="yolov5s.pt")
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_avai

到了这里,关于目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解(基础版--上)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【目标检测算法实现之yolov5】 一、YOLOv5环境配置,将yolov5部署到远程服务器上

    在官网:https://github.com/ultralytics/yolov5上下载yolov5源代码 下载成功如下: 在配置基础环境之前,提前压缩自己的代码文件,并通过winscp传输给linux端,传输之后,解压该文件。解压前,先创建一个文件夹,再解压。 winscp下载使用教程参考上一篇博客:使用WinSCP下载和文件传输

    2024年01月15日
    浏览(40)
  • YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进【NO.6】增加小目标检测层,提高对小目标的检测效果

    前 言: 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLO,已经集合了大量的trick,但是在处理一些复杂检测问题的时候,还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章,将重点对YOLOv8、YOLOv7以及YOLOv5的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工

    2024年02月02日
    浏览(42)
  • YOLOv5目标检测学习(1):yolo系列算法的基础概念

    提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 关于深度学习目标检测,有许多概念性的东西需要先了解一下。这里主要以基于深度学习的目标检测算法的部署实现来学习。 以yolov5为例: 使用YOLOv5进行车辆和行人的目标检测通常涉及以下步骤: 数据

    2024年04月09日
    浏览(45)
  • (20)目标检测算法之YOLOv5计算预选框、详解anchor计算

    单节段目标检测算法中:预选框的设定直接影响最终的检测精度 众所周知,yolov5中采用自适应调整预选框anchor的大小,但万事开头难,配置文件config中的预设还是很重要 yolo算法作为one-stage领域的佼佼者,采用anchor-based的方法进行目标检测,使用不同尺度的anchor直接回归目标

    2024年02月03日
    浏览(75)
  • ​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA(单幅图像超分辨率)

    (一)前沿介绍 论文题目:Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution 论文地址:CVPR19 超分辨率 代码地址:https://github.com/daitao/SAN 1.SOCA moudle结构图 2.相关实验结果 (二)YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA 1.配置common.py文件 2.配置yolo.py文件 3.配置yolov5/yolov7_SOCA moudle.yaml文件

    2024年02月07日
    浏览(262)
  • ​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention

    论文题目: CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 论文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.11721.pdf 代码地址:https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch 本文是ICCV2019的语义分割领域的文章,旨在解决long-range dependencies问题,提出了基于十字交叉注意力机制(Criss-Cross Attention)的模块,利

    2024年02月02日
    浏览(45)
  • 【目标检测算法】IOU、GIOU、DIOU、CIOU与YOLOv5损失函数

    classification loss 分类损失 localization loss, 定位损失(预测边界框与GT之间的误差) confidence loss 置信度损失(框的目标性 objectness of the box) 总的损失函数: classification loss + localization loss + confidence loss YOLOv5使用 二元交叉熵损失函数 计算类别 概率和目标置信度得分 的损失。 Y

    2024年01月19日
    浏览(33)
  • 目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2(涨点神器)

    作者提出了将Swin Transformer缩放到30亿个参数的技术 ,并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。在很多方面达到了SOTA。 目前,视觉模型尚未像NLP语言模型那样被广泛探索,部分原因是训练和应用中的以下差异: (1)视觉模型通常在规模上面临不稳定性问题; (2)

    2024年02月05日
    浏览(257)
  • 基于Yolov5+Deepsort+SlowFast算法实现视频目标识别、追踪与行为实时检测

    前段时间打算做一个目标行为检测的项目,翻阅了大量资料,也借鉴了不少项目,最终感觉Yolov5+Deepsort+Slowfast实现实时动作检测这个项目不错,因此进行了实现。 总的来说,我们需要能够实现实时检测视频中的人物,并且能够识别目标的动作,所以我们拆解需求后,整理核心

    2024年01月20日
    浏览(50)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包