手部关键点检测2:YOLOv5实现手部检测(含训练代码和数据集)
1、手部关键点检测第二部分：使用YOLOv5进行手部检测（附带训练代码和数据集）本篇将专注于手部检测模型的开发，采用自上而下的方法，分为两阶段：首先进行手部检测，然后估计手部关键点。所采用的框架是基于开源的YOLOv5项目。
2、手部关键点检测通常采用Top-Down和Bottom-Up两种方法。Top-Down方法首先进行手部检测定位，再进行关键点估计，精度较高但计算复杂；Bottom-Up方法先估计所有关键点，再进行组合，速度快但精度稍低。本项目采用Top-Down方法，结合YOLOv5实现手部检测，HRNet用于关键点检测。
3、下载预训练模型 从YOLO官方github下载四个版本的模型，将模型文件放置在与detect.py同一目录下。预测功能 实现摄像头实时检测、检测单张图片、检测本地视频以及其他检测功能，可指定使用特定模型。
4、b. nc参数表示类别数量，我只有鱼一类，设置为1。c. names参数为数据集标注的类名，我使用“fish”。修改model.yaml文件 选择一个yolov5s.yaml文件进行修改，调整nc参数为所需类别数量。训练train.py 调整weights、yaml、data路径，设置epochs迭代次数（我用100次测试），调整batch-size以适应电脑硬件。
模型轻量化优化-量化
模型轻量化优化中的量化主要包括float16量化、int8量化和混合精度量化：float16量化：定义：将模型从float32转换为float16，以降低精度损失的策略。优势：可以节约存储空间，同时满足大多数应用的需求。实现方法：需要安装onnx与onnxconvertercommon库，并调用convert_float_to_float16函数来转换模型。
模型部署推理优化在于推理框架平台的多种支持，如onnxruntime提供包括float16量化、int8量化、混合精度量化、计算图优化、线程管理和IO binding等方法，以提升推理效率。float16量化是一种降低精度损失的策略，将模型从float32转为float16，节约存储空间且满足大多数应用需求。
在模型部署推理中，优化方法是提升效率的关键。onnxruntime 提供多种优化技术，包括float16量化、int8量化、混合精度量化、计算图优化、线程管理和IO binding。float16量化是一种常用的策略，通过将模型从float32转为float16，减少精度损失，同时节省计算资源。
模型轻量化技术是指对模型进行优化处理，以减少其存储空间和计算资源的占用，从而提高处理速度和系统性能的一种技术。深度学习中的模型轻量化在深度学习中，模型轻量化通常涉及剪枝、量化、知识蒸馏等技术手段： 剪枝：通过减少模型中的冗余参数或神经元来降低计算量。
通过结构设计、量化、剪枝与蒸馏等手段，可有效减小模型体积与提高运行效率。ALBERT、Q8BERT、DistillBERT与TinyBERT等模型，通过具体技术实现，展示了在保持性能的前提下，实现模型轻量化的可行性与高效性。未来研究与应用中，这些技术与策略将不断迭代与优化，以满足日益增长的模型部署需求与资源限制挑战。
YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码)_百度知...
项目亮点包括： 2W+的佩戴安全帽数据集，详细说明请参考【佩戴安全帽数据集使用说明和下载_PKing666666的博客-CSDN博客】。 基于YOLOv5的轻量化模型，适应手机android平台，实现实时检测与识别。 模型训练流程包括数据集准备、模型配置、参数优化等步骤。
目标：为保障安全，通过YOLOv5构建高效的安全帽检测系统，确保员工正确佩戴，降低事故风险。 方法：博主分享了两种识别策略，一是直接作为目标检测类别，二是先头部检测后分类。选择基于目标检测的策略，利用YOLOv5进行模型训练，其YOLOv5s的模型在手机端也进行了优化，yolov5s05版本的性能显著提升。
在设置中找到`project python interpreter`，添加`conda`作为解释器，确保使用指定的虚拟环境。如果路径未显示，需手动添加Anaconda3的路径。
为了使用YoloV5训练并识别自己的数据集，需要按照以下步骤进行：首先，进行环境部署。在github上找到YoloV5的官方仓库（github.com/ultralytics/...），并根据仓库的ReadMe文档安装依赖。完成依赖安装后，需要安装ultralytics。接下来，如果需要制作数据集，则应安装labelImage并启动其工具进行数据标记。
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我是域帮网的签约作者“梦想启航”！
希望本篇文章《模型轻量化源码，模型轻量化怎么操作》能对你有所帮助！
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