【源码】基于Python的棒球挥棒轨迹重建项目

项目简介

本项目借助Python语言，运用深度学习和计算机视觉技术，从多视角摄像头捕获的图像里重建棒球挥棒的三维轨迹。项目涵盖数据预处理、模型训练、轨迹重建等环节，采用了PyTorch、YOLOv7、ONNX等工具库与框架。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：具备数据加载、增强和分割功能，可从指定路径加载图像和标签，支持图像色彩空间变换、视角随机改变、大小调整等预处理操作。
2. 模型训练：支持使用YOLOv7等深度学习模型进行目标检测，提供损失计算、指标评估功能，能在训练过程中实时记录模型性能。
3. 轨迹重建：通过计算机视觉和深度学习技术，从多视角图像中重建棒球挥棒的三维轨迹，支持多摄像头视角信息融合以提升轨迹重建准确性。
4. 可视化：提供可视化工具，用于展示训练过程、结果以及轨迹重建结果，便于用户直观了解模型性能和轨迹重建效果。
5. 工具库和框架支持：使用PyTorch、YOLOv7、ONNX等工具和框架，支持在本地和AWS等云平台进行训练和部署。

安装使用步骤

安装依赖

项目依赖Python、PyTorch、YOLOv7、ONNX等工具和库，需预先安装。

数据准备

准备多视角的棒球挥棒图像和标签，并按项目要求组织数据。

配置模型

根据项目需求，配置模型的参数和训练选项。

训练模型

运行训练脚本，依据配置进行模型训练。

轨迹重建

使用训练好的模型进行棒球挥棒轨迹的重建。

可视化结果

使用项目提供的可视化工具查看训练过程和轨迹重建结果。

注意事项

• 确保按项目要求安装所有依赖，尤其是PyTorch和YOLOv7等。
• 项目对输入数据的格式和命名有要求，需按项目文档准备数据。
• 模型训练可能耗时较长，具体取决于模型复杂度和数据集大小。
• 模型训练和轨迹重建可能消耗大量计算资源，使用前检查系统资源是否充足。
• 若使用AWS进行训练，需确保AWS环境配置正确，且具有足够权限和资源。

下载地址

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