[Tutorial YOLOv9] Come utilizzare YOLOv9 per il rilevamento di immagini e video

2024-07-08

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Ciao amici, mi chiamo A Xu. Concentrarsi sulla condivisione della ricerca relativa all'intelligenza artificiale, AIGC, Python e alla visione artificiale.
✌Per ulteriori risorse di apprendimento, puoi seguire Gong-Zhong-hao: [Algoritmo Axu e apprendimento automatico] per imparare e comunicare insieme~
👍Grazie ragazzi per aver apprezzato e seguito!

"------Raccomandazioni classiche da numeri precedenti------"

uno,Rubrica pratica sullo sviluppo di software applicativo AI [link]

Nome del progetto	Nome del progetto
1.【Riconoscimento facciale e sviluppo di sistemi di gestione】	2.【Sviluppo di un sistema di riconoscimento targhe e di gestione automatica della riscossione dei pedaggi】
3.【Sviluppo di sistemi di riconoscimento dei gesti】	4.【Sviluppo di un sistema di rilevamento della vitalità facciale】
5.【Sviluppo software per la migrazione rapida dello stile dell'immagine】	6.【Sistema di riconoscimento delle espressioni facciali】
7.【YOLOv8 riconoscimento multi-oggetto e sviluppo software di annotazione automatica】	8.【Sistema di rilevamento cadute pedoni basato sul deep learning YOLOv8】
9.【Sistema di rilevamento dei difetti della scheda PCB basato sul deep learning YOLOv8】	10.【Sistema di rilevamento del target di classificazione dei rifiuti domestici basato sul deep learning YOLOv8】
11.【Sistema di rilevamento del bersaglio del cappello di sicurezza basato sul deep learning YOLOv8】	12.【120 tipi di sistemi di rilevamento e identificazione dei cani basati sull'apprendimento profondo YOLOv8】
13.【Sistema di rilevamento buche stradali basato sul deep learning YOLOv8】	14.【Sistema di rilevamento fumo fiamma basato sul deep learning YOLOv8】
15.【Sistema di rilevamento dei difetti superficiali in acciaio basato sul deep learning YOLOv8】	16.【Sistema di classificazione e rilevamento dei bersagli della nave basato sul deep learning YOLOv8】
17.【Sistema di rilevamento della maturazione del pomodoro basato sul deep learning YOLOv8】	18.【Sistema di rilevamento e conteggio delle cellule del sangue basato sul deep learning YOLOv8】
19.【Sistema di rilevamento del fumo/comportamento al fumo basato sul deep learning YOLOv8】	20.【Sistema di rilevamento e identificazione dei parassiti del riso basato sul deep learning YOLOv8】
21.【Sistema di rilevamento e conteggio di veicoli e pedoni ad alta precisione basato sul deep learning YOLOv8】	22.【Sistema di rilevamento e riconoscimento delle linee di demarcazione della pavimentazione basato sul deep learning YOLOv8】
23.【Sistema intelligente di rilevamento e identificazione dei parassiti del grano basato sul deep learning YOLOv8】	24.【Sistema intelligente di rilevamento e identificazione dei parassiti del mais basato sul deep learning YOLOv8】
25.【Sistema di rilevamento e identificazione intelligente per 200 specie di uccelli basato sul deep learning YOLOv8】	26.【Sistema di rilevamento e riconoscimento intelligente per 45 segnali stradali basato sul deep learning YOLOv8】
27.【Sistema di riconoscimento delle espressioni facciali basato sul deep learning YOLOv8】	28.【Sistema di diagnosi intelligente per le malattie delle foglie del melo basato sul deep learning YOLOv8】
29.【Sistema di diagnosi intelligente della polmonite basato sul deep learning YOLOv8】	30.【Sistema di rilevamento del target dei grappoli d'uva basato sul deep learning YOLOv8】
31.【Sistema di identificazione intelligente per 100 medicinali erboristici cinesi basato sul deep learning YOLOv8】	32.【Sistema di identificazione intelligente per 102 tipi di fiori basato sul deep learning YOLOv8】
33.【Sistema di identificazione intelligente per 100 tipi di farfalle basato sul deep learning YOLOv8】	34.【Sistema di diagnosi intelligente per le malattie delle foglie di riso basato sul deep learning YOLOv8】
35.【Sistema di rilevamento e tracciamento multi-target di veicoli e pedoni basato su YOLOv8 e ByteTrack】	36.【Sistema intelligente di rilevamento e segmentazione delle malattie della fragola basato sul deep learning YOLOv8】
37.【Sistema di rilevamento dei bersagli delle navi in scenari complessi basato sul deep learning YOLOv8】	38.【Sistema di rilevamento di piantine ed erbe infestanti basato sul deep learning YOLOv8】
39.【Sistema intelligente di rilevamento e analisi delle crepe stradali basato sul deep learning YOLOv8】	40.【Sistema intelligente di diagnosi e prevenzione delle malattie dell'uva basato sul deep learning YOLOv8】
41.【Sistema di rilevamento di oggetti geospaziali con telerilevamento basato sul deep learning YOLOv8】	42.【Sistema di rilevamento di oggetti terrestri dal punto di vista dei droni basato sul deep learning YOLOv8】
43.【Sistema intelligente di diagnosi e prevenzione delle malattie della manioca basato sul deep learning YOLOv8】	44.【Sistema di rilevamento di fiamme e fumi sul campo basato sul deep learning YOLOv8】
45.【Sistema di rilevamento intelligente del tumore al cervello basato sull'apprendimento profondo YOLOv8】	46.【Sistema intelligente di diagnosi e prevenzione delle malattie delle foglie del mais basato sul deep learning YOLOv8】
47.【Sistema intelligente di diagnosi e prevenzione delle malattie delle arance basato sul deep learning YOLOv8】	48.【Sistema di tracciamento del rilevamento dei veicoli e conteggio del traffico】
49.【Tracciamento del rilevamento pedonale e sistema di conteggio del traffico bidirezionale】	50.【Rilevamento degli indumenti riflettenti e sistema di allarme rapido basato sul deep learning YOLOv8】
51.【Sistema di rilevamento e allarme intrusione personale in aree pericolose】	52.【Sistema di rilevamento intelligente e statistiche dei volti ad alta densità】

due,Colonna pratica sul machine learning [Link], è stato aggiornato per 31 numeri, benvenuti a prestare attenzione e continuerà ad essere aggiornato~~
tre,Colonna Deep Learning [Pytorch] [Link]
Quattro,[Serie di pittura a diffusione stabile] Colonna [Link]
5. Rubrica sul miglioramento di YOLOv8 [link]，Aggiornamento continuo~~
6. Colonna di confronto delle prestazioni di YOLO [link],in continuo aggiornamento~

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introdurre

In un post precedente sul blog, abbiamo introdotto come utilizzare YOLOv8 per il rilevamento di oggetti.Questo articolo introduce principalmente come utilizzareYOLOv9进行图像与视频检测。

YOLOv9, come il suo predecessore, si concentra sull'identificazione e l'individuazione di oggetti in immagini e video. Applicazioni come auto a guida autonoma, sistemi di sicurezza e ricerche avanzate di immagini fanno molto affidamento su questa funzionalità. YOLOv9 introduce innovazioni più impressionanti di YOLOv8.

Usa YOLOv9 per elaborare immagini e video

Passaggio 1: installare le librerie necessarie

pip install opencv-python ultralytics

Condivisione della tecnologia