足球实况分析系统YOLO

① 足球运动员、裁判和球检测;

② 球员球队预测;

③ 足球地图上球员和球位置的估计;

④ 足球跟踪;

当你启动应用程序时,会自动加载两个演示视频以及推荐的设置和超参数.

  1. 使用侧栏菜单"浏览文件"按钮上传视频进行分析;

  2. 在侧边栏菜单的文本字段中输入与上传视频对应的团队名称;

  3. 访问主页中的"团队颜色"选项卡;

  4. 选择可以检测到两队球员和守门员的框架;

  5. 按照页面上的说明选择每个团队的颜色;

  6. 转到"模型超参数和检测"选项卡,调整超参数并选择注释选项(推荐使用默认超参数);

  7. 运行检测;

  8. 如果选择"保存输出"选项,则可以在"输出"目录中找到保存的视频;

相关推荐
AI莫大猫7 小时前
(6)YOLOv4算法基本原理以及和YOLOv3 的差异
算法·yolo
KeepThinking!10 小时前
YOLO-World:Real-Time Open-Vocabulary Object Detection
人工智能·yolo·目标检测·多模态
前网易架构师-高司机14 小时前
游泳溺水识别数据集,对9984张原始图片进行YOLO,COCO JSON, VOC XML 格式的标注,平均识别率在91.7%以上
yolo·溺水·游泳溺水·游泳安全
发呆小天才O.oᯅ14 小时前
YOLOv8目标检测——详细记录使用OpenCV的DNN模块进行推理部署C++实现
c++·图像处理·人工智能·opencv·yolo·目标检测·dnn
深度学习lover15 小时前
<项目代码>YOLO Visdrone航拍目标识别<目标检测>
python·yolo·目标检测·计算机视觉·visdrone航拍目标识别
深度学习lover1 天前
[项目代码] YOLOv8 遥感航拍飞机和船舶识别 [目标检测]
python·yolo·目标检测·计算机视觉·遥感航拍飞机和船舶识别
学习BigData1 天前
【使用PyQt5和YOLOv11开发电脑屏幕区域的实时分类GUI】——选择检测区域
qt·yolo·分类
红色的山茶花1 天前
YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-dataloaders.py
笔记·深度学习·yolo
千天夜2 天前
YOLO系列正传(三)神经网络的反向传播(back propagation)与公式推导
人工智能·python·深度学习·神经网络·学习·yolo·卷积神经网络
红色的山茶花2 天前
YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-downloads.py
笔记·深度学习·yolo