[Tutoriel YOLOv9] Comment utiliser YOLOv9 pour la détection d'images et de vidéos

2024-07-08

"Profil de blogueur"

Bonjour les amis, je m'appelle A Xu. Concentrez-vous sur le partage de recherches liées à l'intelligence artificielle, à l'AIGC, au python et à la vision par ordinateur.
✌Pour plus de ressources d'apprentissage, vous pouvez suivre Gong-Zhong-hao : [Axu Algorithm and Machine Learning] pour apprendre et communiquer ensemble~
👍Merci les gars d'avoir aimé et suivi !

"------Recommandations classiques des numéros passés------"

un,Chronique pratique sur le développement de logiciels d'application d'IA [lien]

nom du projet	nom du projet
1.【Développement de systèmes de reconnaissance faciale et de gestion】	2.【Développement d’un système de reconnaissance de plaque d’immatriculation et de gestion automatique des péages】
3.【Développement d'un système de reconnaissance gestuelle】	4.【Développement d'un système de détection de la vivacité du visage】
5.【Développement de logiciels de migration rapide de styles d'images】	6.【Système de reconnaissance des expressions faciales】
7.【Développement de logiciels de reconnaissance multi-objets et d'annotation automatique YOLOv8】	8.【Système de détection de chute de piéton basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
9.【Système de détection de défauts de cartes PCB basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	10.【Système de détection de cibles de classification des déchets domestiques basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
11.【Système de détection de cible de casque de sécurité basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	12.【120 types de systèmes de détection et d'identification de chiens basés sur l'apprentissage profond YOLOv8】
13.【Système de détection de nids-de-poule sur route basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	14.【Système de détection de fumée de flamme basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
15.【Système de détection de défauts de surface en acier basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	16.【Système de classification et de détection de cibles de navires basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
17.【Système de détection de la maturité des tomates basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	18.【Système de détection et de comptage de cellules sanguines basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
19.【Système de détection du tabagisme/du comportement tabagique basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	20.【Système de détection et d'identification des ravageurs du riz basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
21.【Système de détection et de comptage de véhicules et de piétons de haute précision basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	22.【Système de détection et de reconnaissance des lignes de marquage de chaussée basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
23.【Système intelligent de détection et d'identification des ravageurs du blé basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	24.【Système intelligent de détection et d'identification des ravageurs du maïs basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
25.【Système intelligent de détection et d'identification de 200 espèces d'oiseaux basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	26.【Système intelligent de détection et de reconnaissance de 45 panneaux de signalisation basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
27.【Système de reconnaissance d'expressions faciales basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	28.【Système de diagnostic intelligent pour les maladies des feuilles du pommier basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
29.【Système intelligent de diagnostic de pneumonie basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	30.【Système de détection de cibles de grappes de raisin basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
31.【Système d'identification intelligent de 100 plantes médicinales chinoises basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	32.【Système d'identification intelligent pour 102 sortes de fleurs basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
33.【Système d'identification intelligent pour 100 espèces de papillons basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	34.【Système de diagnostic intelligent pour les maladies des feuilles de riz basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
35.【Système de détection et de suivi multi-cibles de véhicules et de piétons basé sur YOLOv8 et ByteTrack】	36.【Système intelligent de détection et de segmentation des maladies du fraisier basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
37.【Système de détection de cibles de navire dans des scénarios complexes basés sur l'apprentissage en profondeur YOLOv8】	38.【Système de détection des semis de cultures et des mauvaises herbes basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
39.【Système intelligent de détection et d'analyse des fissures routières basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	40.【Système intelligent de diagnostic et de prévention des maladies du raisin basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
41.【Système de détection d'objets géospatiaux par télédétection basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	42.【Système de détection d'objets au sol du point de vue d'un drone basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
43.【Système intelligent de diagnostic et de prévention des maladies du manioc basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	44.【Système de détection de flammes et de fumée sur le terrain basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
45.【Système de détection intelligent des tumeurs cérébrales basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	46.【Système intelligent de diagnostic et de prévention des maladies des feuilles du maïs basé sur l'apprentissage en profondeur YOLOv8】
47.【Système intelligent de diagnostic et de prévention des maladies de l'orange basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】	48.【Système de suivi de détection de véhicules et de comptage du trafic】
49.【Système de suivi de détection des piétons et de comptage de trafic bidirectionnel】	50.【Détection de vêtements réfléchissants et système d'alerte précoce basé sur l'apprentissage profond YOLOv8】
51.【Système de détection d'intrusion et d'alarme du personnel dans les zones dangereuses】	52.【Système intelligent de détection et de statistiques des visages haute densité】

deux,Chronique pratique sur l'apprentissage automatique [Lien], a été mis à jour pour 31 numéros, bienvenue à y prêter attention et continuera à être mis à jour ~~
trois,Colonne Deep Learning [Pytorch] [Lien]
Quatre,[Série de peintures à diffusion stable] Colonne [Lien]
5. Colonne d'amélioration YOLOv8 [lien]，Mise à jour continue ~~
6. Colonne de comparaison des performances YOLO [lien], continuellement mis à jour ~

"------texte------"

introduire

Dans un article de blog précédent, nous avons présenté comment utiliser YOLOv8 pour la détection d'objets.Cet article présente principalement comment utiliserYOLOv9进行图像与视频检测。

YOLOv9, comme son prédécesseur, se concentre sur l'identification et la localisation d'objets dans des images et des vidéos. Des applications telles que les voitures autonomes, les systèmes de sécurité et les recherches d'images avancées s'appuient largement sur cette fonctionnalité. YOLOv9 introduit des innovations plus impressionnantes que YOLOv8.

Utilisez YOLOv9 pour traiter des images et des vidéos

Étape 1 : Installer les bibliothèques nécessaires

pip install opencv-python ultralytics

Partage de technologie