人物识别模型
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案例介绍
基于yolo v11 的人物识别模型。
30k个目标，通过初步的手动筛选和反复的脚本筛选，主动的裁切、缩放、旋转、反色、偏色的图片处理。
实现了，对各种复杂情况，例如重影、像素平移、只剩下部分目标的精准识别。
mAP0.5在90%，mAP0.5-0.95在79%。
此外还写了脚本不断收集识别率低下的图像数据，强化训练，直到达到yolo的极限。
图片是我的git库和python脚本部分源码。
30k个目标，通过初步的手动筛选和反复的脚本筛选，主动的裁切、缩放、旋转、反色、偏色的图片处理。
实现了，对各种复杂情况，例如重影、像素平移、只剩下部分目标的精准识别。
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此外还写了脚本不断收集识别率低下的图像数据，强化训练，直到达到yolo的极限。
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基于yolo v11 的人物识别模型。
30k个目标，通过初步的手动筛选和反复的脚本筛选，主动的裁切、缩放、旋转、反色、偏色的图片处理。
实现了，对各种复杂情况，例如重影、像素平移、只剩下部分目标的精准识别。
mAP0.5在90%，mAP0.5-0.95在79%。
此外还写了脚本不断收集识别率低下的图像数据，强化训练，直到达到yolo的极限。
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