[Tutorial de YOLOv9] Cómo utilizar YOLOv9 para la detección de imágenes y vídeos

2024-07-08

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Hola amigos, mi nombre es A Xu. Concéntrese en compartir investigaciones relacionadas con la inteligencia artificial, AIGC, Python y visión por computadora.
✌Para obtener más recursos de aprendizaje, puede seguir a Gong-Zhong-hao: [Algoritmo Axu y aprendizaje automático] para aprender y comunicarse juntos ~
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"------Recomendaciones clásicas de números anteriores------"

uno,Columna práctica sobre desarrollo de software de aplicaciones de IA [enlace]

nombre del proyecto	nombre del proyecto
1.【Desarrollo de sistemas de gestión y reconocimiento facial.】	2.【Desarrollo de un sistema de reconocimiento de matrículas y gestión automática del cobro de peajes】
3.【Desarrollo del sistema de reconocimiento de gestos.】	4.【Desarrollo de un sistema de detección de vida facial.】
5.【Desarrollo de software de migración rápida de estilos de imágenes.】	6.【Sistema de reconocimiento de expresiones faciales.】
7.【Desarrollo de software de anotación automática y reconocimiento multiobjeto YOLOv8】	8.【Sistema de detección de caídas de peatones basado en aprendizaje profundo YOLOv8】
9.【Sistema de detección de defectos en placas PCB basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	10.【Sistema de detección de objetivos de clasificación de residuos domésticos basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
11.【Sistema de detección de objetivos con gorro de seguridad basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	12.【120 tipos de sistemas de detección e identificación de perros basados en el aprendizaje profundo YOLOv8】
13.【Sistema de detección de baches en carreteras basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	14.【Sistema de detección de humo de llamas basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
15.【Sistema de detección de defectos en superficies de acero basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	16.【Sistema de clasificación y detección de objetivos de barcos basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
17.【Sistema de detección de madurez de tomate basado en aprendizaje profundo YOLOv8】	18.【Sistema de detección y recuento de células sanguíneas basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
19.【Sistema de detección de comportamiento de fumar/tabaco basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	20.【Sistema de detección e identificación de plagas del arroz basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
21.【Sistema de conteo y detección de vehículos y peatones de alta precisión basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	22.【Sistema de detección y reconocimiento de líneas de marcado de pavimento basado en aprendizaje profundo YOLOv8】
23.【Sistema inteligente de detección e identificación de plagas de trigo basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	24.【Sistema inteligente de detección e identificación de plagas de maíz basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
25.【Sistema inteligente de detección e identificación de 200 especies de aves basado en aprendizaje profundo YOLOv8】	26.【Sistema inteligente de detección y reconocimiento de 45 señales de tráfico basado en aprendizaje profundo YOLOv8】
27.【Sistema de reconocimiento de expresiones faciales basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	28.【Sistema de diagnóstico inteligente de enfermedades de la hoja del manzano basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
29.【Sistema inteligente de diagnóstico de neumonía basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	30.【Sistema de detección de objetivos de racimos de uva basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
31.【Sistema de identificación inteligente de 100 hierbas medicinales chinas basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	32.【Sistema inteligente de identificación de 102 tipos de flores basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
33.【Sistema inteligente de identificación de 100 tipos de mariposas basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	34.【Sistema de diagnóstico inteligente de enfermedades de la hoja de arroz basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
35.【Sistema de seguimiento y detección de objetivos múltiples de vehículos y peatones basado en YOLOv8 y ByteTrack】	36.【Sistema inteligente de detección y segmentación de enfermedades de la fresa basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
37.【Sistema de detección de objetivos de barcos en escenarios complejos basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	38.【Sistema de detección de malezas y plántulas de cultivos basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
39.【Sistema inteligente de detección y análisis de grietas en carreteras basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	40.【Sistema inteligente de diagnóstico y prevención de enfermedades de la uva basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
41.【Sistema de detección de objetos geoespaciales por teledetección basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	42.【Sistema de detección de objetos terrestres desde la perspectiva de un dron basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
43.【Sistema inteligente de diagnóstico y prevención de enfermedades de la yuca basado en aprendizaje profundo YOLOv8】	44.【Sistema de detección de humo y llamas de campo basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
45.【Sistema de detección inteligente de tumores cerebrales basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】	46.【Sistema inteligente de diagnóstico y prevención de enfermedades de la hoja de maíz basado en aprendizaje profundo YOLOv8】
47.【Sistema inteligente de diagnóstico y prevención de enfermedades de la naranja basado en aprendizaje profundo YOLOv8】	48.【Sistema de seguimiento de detección de vehículos y conteo de tráfico.】
49.【Sistema de seguimiento de detección de peatones y conteo de tráfico bidireccional.】	50.【Sistema de detección y alerta temprana de ropa reflectante basado en el aprendizaje profundo YOLOv8】
51.【Sistema de alarma y detección de intrusión de personal en zonas peligrosas】	52.【Sistema de estadísticas y detección inteligente de rostros de alta densidad】

dos,Columna práctica de aprendizaje automático [Enlace], se ha actualizado en 31 números, bienvenido a prestar atención y continuará actualizándose ~~
tres,Columna de aprendizaje profundo [Pytorch] [Enlace]
cuatro,[Serie de pintura de difusión estable] Columna [Enlace]
5. Columna de mejora de YOLOv8 [enlace]，Actualización continua ~~
6. Columna de comparación de rendimiento de YOLO [enlace],actualizado continuamente~

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En una publicación de blog anterior, presentamos cómo usar YOLOv8 para la detección de objetos.Este artículo presenta principalmente cómo usarYOLOv9进行图像与视频检测。

YOLOv9, al igual que su predecesor, se centra en identificar y señalar objetos en imágenes y vídeos. Aplicaciones como vehículos autónomos, sistemas de seguridad y búsquedas avanzadas de imágenes dependen en gran medida de esta funcionalidad. YOLOv9 introduce innovaciones más impresionantes que YOLOv8.

Utilice YOLOv9 para procesar imágenes y vídeos

Paso 1: instalar las bibliotecas necesarias

pip install opencv-python ultralytics

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