PyTorch YOLOv5 安全帽佩戴识别资源包
本仓库提供了一个基于PyTorch的YOLOv5模型，用于安全帽佩戴识别。资源包中包含了预训练的YOLOv5x模型、用于视频识别和图片识别的代码，方便用户快速上手并应用于实际场景。
资源内容
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YOLOv5x模型
预训练的YOLOv5x模型，经过优化和训练，能够高效地检测图像或视频中的安全帽佩戴情况。 -
安全帽佩戴识别
模型能够准确识别图像或视频中的人员是否佩戴了安全帽，适用于各种监控场景。 -
视频识别代码
提供了一个完整的Python代码示例，用于对视频文件进行安全帽佩戴识别。用户只需简单配置即可运行代码，实现视频中的实时检测。 -
图片识别代码
同样提供了一个Python代码示例，用于对单张图片进行安全帽佩戴识别。用户可以轻松地将代码集成到自己的项目中，进行批量图片处理。
使用说明
- 环境配置
确保你的环境中已经安装了PyTorch和相关的依赖库。你可以使用以下命令安装所需的依赖：pip install torch torchvision -
模型加载
下载本仓库中的预训练模型文件，并将其放置在项目的指定目录下。在代码中加载模型时，指定模型的路径即可。 -
视频识别
运行提供的视频识别代码，输入视频文件路径，即可开始对视频进行安全帽佩戴识别。代码会输出检测结果，并可视化显示在视频中。 - 图片识别
运行提供的图片识别代码，输入图片文件路径，即可对单张图片进行安全帽佩戴识别。代码会输出检测结果，并保存带有检测框的图片。
注意事项
- 本资源包中的模型和代码仅供学习和研究使用，未经授权不得用于商业用途。
- 在使用过程中，请确保遵守相关的法律法规和道德规范。
贡献与反馈
如果你在使用过程中遇到任何问题，或者有任何改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们非常乐意与你一起完善这个项目。
感谢你的使用与支持！