人头专题

基于yolov8的人头计数检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】 基于YOLOv8的人头计数检测系统是一种利用深度学习技术的先进解决方案,旨在实现高效、准确的人头计数功能。该系统以YOLOv8为核心算法,该算法是YOLO系列中的最新迭代,以其卓越的实时检测性能和准确性著称。 该系统通过复杂的网络架构和优化的训练流程,能够自动识别和计数图像或视频中的人头。YOLOv8的改进包括更强大的特征提取能力、多尺度预测技术和自适应锚框优化,使得该系统在不同

TalkingGaussian:基于高斯溅射的结构保持3D说话人头合成

TalkingGaussian: Structure-Persistent 3D Talking Head Synthesis via Gaussian Splatting TalkingGaussian:基于高斯溅射的结构保持3D说话人头合成 Jiahe   Abstract 摘要                         TalkingGaussian: Structure

分销并不是传销 拉人头骗会费才是传销

分销与传销,作为商业活动中的两种销售模式,虽然看似相似,但实际上在核心特征和法律地位上存在着显著的区别。 一、分销:合法且注重销售渠道的商业模式 分销是一种基于销售渠道的合法商业模式。在这个模式中,分销商作为桥梁,从制造商或供应商处采购产品,并通过一系列销售渠道将产品传递给最终消费者。这些销售渠道可以包括零售商、批发商、代理商等不同类型的商业实体。分销商的目标是通过有效的销售渠道实现产

召回、精确、准确,这些让人头大的概念一文全讲清楚

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习真题的第17篇文章,我们来讲讲机器学习模型的评估。 在之前的文章当中我们已经介绍了好几个模型了,有朴素贝叶斯、KNN、KMeans、EM还有线性回归和逻辑回归。今天我们来和大家聊聊该怎么评估这些模型。 均方差 这个概念很简单,它和回归模型当中的损失函数是一样的。可以理解成我们预测值和真实值之间的偏差,我们用y表示

手机人脸识别被 3D 打印人头破解了,你还敢用吗?...

随着 AI 对智能手机的加持,人脸识别也已经成为当下智能手机的标配;与指纹识别、字符密码等传统的智能手机解锁模式相比,人脸识别功能显得更加方便。但是,从隐私保护的层面,它未必会更加安全。 尤其是在 Android 设备上。 3D 打印头型与人脸识别的较量 12 月 13 日,福布斯记者 Thomas Brewster 发布了一篇文章,介绍了自己的 3D 打印头型如何成功骗过智能手机人脸识别

使用Brainwash人头数据集训练SSD_MobilenetV1训练自己的模型

关于Brainwash数据集         Brainwash数据集是一个密集人头检测数据集,拍摄的是在一个咖啡馆里出现的人群,然后对这群人进行标注而得到的数据集。包含三个部分,训练集:10769张图像81975个人头,验证集:500张图像3318个人头。测试集:500张图像5007个人头。         对于此数据集,其中brainwash_test.idl、brainwash_trai

C# 3D人脸重建,人头姿势估计

效果 项目 代码 using OpenCvSharp;using System;using System.Collections.Generic;using System.Drawing;using System.Windows.Forms;namespace Onnx_Demo{public partial class frmMain : Form{publi

YOLO目标检测——密集人群人头检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

实际项目应用:在公共场所,如车站、商场、景区等,可以通过人头目标检测技术来监测人群流量数据集说明:人头检测数据集,真实场景的高质量图片数据,数据场景丰富标签说明:使用lableimg标注软件标注,标注框质量高,含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签,分别存放在不同文件夹下,可以直接用于YOLO系列的目标检测。其他:附赠YOLO环境部署、训练案例教程和数据集划分脚