问题遇到的现象和发生背景
用yolov5做目标检测，怎么设置检测的帧数呢，比如连续检测到20帧就可以确定这个目标是某一物体
1条回答 默认 最新
- 2022-07-19 09:36回答 1 已采纳 你在这里面存肯定是有目标才会进入for循环，把存图的代码提到for循环外面去即可
- 2021-08-19 18:22回答 1 已采纳 帧数可以在LoadStreams类里面修改 如果你想要几秒钟检测一次，那么久设置一个定时器，可以使用time.sleep(1000)来限制，过1秒检测一次，在detect这里的for循环里面加上去就
- 2023-03-15 20:52回答 2 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7769990这篇博客你也可以参考下：yolov5 y
- 2023-07-06 10:13郭庆汝的博客 目标检测 pytorch复现Yolov5目标检测项目
- 2022-09-06 17:14回答 2 已采纳 可以参考这样实现，给模型在套一层模型 class WarpModel(nn.Layer): def __init__(self,model): super(WarpModel,
- 2022-02-28 14:24回答 1 已采纳 根据返回结果吧。返回结果中如果包含人 和 车，就处理，否则就不处理
- 2022-09-19 17:27回答 2 已采纳 外层循环有可能你最后一次for循环的时候你的demo为空，你最后的demo1不就为空了？你应该将demo1=[], append每次for循环的demo，最后输出看下
- 2022-10-15 17:17然川意的博客 YOLOv5 FPS目标检测实战，自瞄效果
- 2022-08-29 18:59回答 1 已采纳 用一个计时器当判断成立的时候开始重复判断和计时当时间到达5秒并且人还在危险区域那么便报警一秒一次predict就行
- 2023-03-27 11:08回答 2 已采纳 在YoloV5检测框中定义不同的颜色可以在detect.py文件中进行修改。具体操作如下： 打开detect.py文件，找到plot_one_box函数，该函数用于绘制框框。 在plot_one_bo
- 2023-04-03 22:32回答 2 已采纳 数据集问题：如果使用的数据集中包含的小目标较少或者标注不够准确，那么就会对模型的训练产生很大的影响，从而导致精度提升不明显。 模型设计问题：虽然您已经尝试了使用注意力机制、增加小目标检测层等方法，但是
- 2023-03-10 14:48Hack Hui的博客 一、摔倒检测的实际意义摔倒检测是一种人工智能技术，可用于监测和识别可能发生在老年人、幼儿、体育运动员等群体中的摔倒事件。在实际应用中，摔倒检测技术可以帮助本文：及时发现摔倒事件：通过监测设备和传感器，...
- 2022-12-24 13:45爱睡觉的咋的博客 之前写了几篇Yolov5相关项目的博客，然后学习了树莓派之后，更新了几篇树莓派的博客，我的最终目的是将Yolov5移植到树莓派，通过树莓派上面的摄像头实现目标检测。你想啊，在工厂里面，你不可能用笔记本电脑作为...
- 2021-01-17 13:23nihate的博客 最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到...
- 2023-03-09 23:52小哥谈的博客 系统支持输入图片、视频、摄像头和RTSP视频流的目标检测，其中，可以对图片进行处理，包括灰度化、平滑处理、均衡化、形态学、图像梯度、阈值处理、边缘检测、轮廓检测、直线检测、亮度调节和伽玛校正。
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10月28日
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