基于yolov5的行人检测

行人检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，它可以在图像或视频中检测出行人的位置和数量。目前，YOLOv5是最新的一代基于目标检测的神经网络模型，在行人检测方面取得了非常好的效果。

下面是基于YOLOv5实现行人检测的大致步骤：

1. 收集行人数据集。一个好的行人数据集应该包括各种不同的场景和条件，例如室内、室外、不同天气等。

2. 准备数据集。将数据集进行标注，标注每个行人的位置和大小，然后将数据集分成训练集和测试集。

3. 训练YOLOv5模型。使用训练集训练YOLOv5神经网络模型，调整模型的超参数和结构，使其在行人检测上表现最佳。

4. 测试模型。使用测试集对训练好的模型进行测试，评估其在行人检测上的准确率和召回率。

5. 部署模型。将训练好的模型部署到需要进行行人检测的场景中，例如视频监控系统或自动驾驶系统。

需要注意的是，行人检测的准确率和召回率往往受到数据集质量和模型的参数设置等因素的影响，因此需要不断优化和调整以取得更好的效果。

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基于yolov5行人检测

基于yolov5行人检测是一种使用yolov5模型进行人体检测的方法。yolov5模型是一种基于深度学习的目标检测算法，能够在图像中准确地检测出行人。该模型可以通过训练得到的权重对行人摔倒进行检测，并提供了PR曲线、loss曲线等评估指标。

yolov5s模型和yolov5m模型是训练好的权重，可以用于行人检测任务。这些模型是在包含一千多张行人摔倒检测数据集的情况下进行训练得到的。同时，yolov5s模型的Anchor是通过对COCO数据集进行聚类获得的。

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基于yolov5行人车辆检测

基于yolov5的行人车辆检测是一种利用深度学习技术实现的目标检测算法，它可以在红外场景下对车辆和行人进行检测。该算法使用了训练好的权重，训练输入尺寸为640x640，map达到了90%以上。目标类别为car和person，并且可以进行出/入分别计数。默认检测类别包括行人、自行车、小汽车、摩托车等。如果需要检测不同位置和方向，可以在main.py文件的第13行和21行修改2个polygon的点。