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yolov5关键点检测
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yoloV5主要是用于目标的检测，针对检测过程中，一些关键点的输出也是至关重要，其中有yolo-face等目标检测+关键点模型，但是目前所有模型都是单分类+关键点的检测，为了设置多分类+关键点检测，这里我在使用单分类+关键点（yolov5-car-plate）的代码基础上进行 ...
与yoloface一样，可在yolo框架中添加关键点回归分支，从而实现对车牌4个角点的检测 本项目在yolov5基础上添加了4个关键点的回归，实现了车牌和关键点的同时检测。
YOLO5Face是深圳神目科技&LinkSprite Technologies开源的一个新SOTA的人脸检测器（带关键点），基于YOLOv5，并且对YOLOv5的骨干网络进行的改造，使得新的模型更加适合用于人脸检测的任务。
基于yolov5的人脸检测，带关键点检测. Contribute to xialuxi/yolov5_face_landmark development by creating an account on GitHub.
这些方法可以参考相关文献或论文。 总的来说，使用 YOLOv5 进行人体检测和关键点检测是一项相对简单的任务，只需要安装一些依赖库、准备数据集、训练模型并进行测试即可。 但是，实际应用中还需要考虑其他因素，如计算资源、实时性要求等。
本文基于开源YOLOv5项目实现高精度手部检测算法。介绍了手部检测数据集，包括收集的三个数据集和自定义数据集的制作方法。详细阐述了基于YOLOv5的手部检测模型训练步骤，如安装、数据准备、配置文件等。还展示了Python版本检测效果，以及Android、C++版本的实现，最后提供项目源码下载。
结合 YOLOv5 和关键点检测技术主要用于构建一个能够同时进行目标检测和关键点定位的系统。 YOLOv5是一种高效的目标检测算法，具有速度快、准确性高的特点，而关键点检测则是用来预测目标物内部的关键点位置，如人体的手肘、膝盖、面部特征点等。
集成yolov5 (v6.0), yolox, 注意力机制， 和repvgg结构 添加了多头检测代码，使用train_plate.py文件进行训练 添加了检测+关键点代码，使用train_key.py文件进行训练
YOLOPoint是一个结合YOLOv5和SuperPoint的卷积神经网络模型，能实时准确地检测图像中的关键点和物体，适用于自动驾驶的SLAM和视觉测程。在HPatches和KITTI基准测试中表现优异，能高效过滤动态关键点，提高姿态估计准确性。
这些方法可以参考相关文献或论文。 总的来说，使用 YOLOv5 进行人体检测和关键点检测是一项相对简单的任务，只需要安装一些依赖库、准备数据集、训练模型并进行测试即可。 但是，实际应用中还需要考虑其他因素，如计算资源、实时性要求等。