yolov5人体检测

YOLOv5是一个开源项目，用于实现高精度的人体检测（行人检测）算法。它是在YOLO系列算法基础上的最新版本，借助深度学习技术，可以在图像中准确地检测和定位人体。YOLOv5的实现基于开源的YOLOv5项目，该项目提供了人体检测数据集和训练代码，使得用户可以方便地进行自定义训练和应用。如果您对YOLOv5人体检测算法感兴趣，可以参考引用和引用提供的链接获取更多详细信息和资源。

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yolov5 人体检测

Yolov5是一种基于深度学习的人体检测算法，它可以在图像或视频中快速、准确地检测出人类物体。相对于之前的版本，Yolov5在精度、速度、模型大小等方面都有了显著的提升。

Yolov5是由Ultralytics公司开发的，其基于pytorch实现。该算法使用了一种名为"Bag of Freebies"的技术，通过数据增强、网络结构优化、训练策略等手段来提升检测精度。此外，Yolov5还采用了一种名为"Swish Activation"的激活函数，这种激活函数可以提升模型的非线性表达能力，从而提高检测精度。

Yolov5目前已经成为了人体检测领域的热门算法之一，并且得到了广泛的应用。

yolov8人体检测

### 使用YOLOv8实现人体检测

#### 加载预训练模型
为了使用YOLOv8进行人体检测，可以加载官方提供的预训练权重文件。这些权重适用于不同规模的模型版本（如`YOLOv8n-pose`, `YOLOv8s-pose`, `YOLOv8m-pose`, `YOLOv8l-pose`, 和 `YOLOv8x-pose`），以便根据硬件条件选择最合适的模型[^1]。

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained model (recommended for best performance)
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')  # or yolov8s-pose.pt, etc.

#### 进行人体姿态预测
一旦选择了适合的模型，就可以通过调用`.predict()`方法来进行图像或视频流中的实时人体姿态检测：

import cv2

# Perform inference on an image file
results = model.predict(source='path/to/image.jpg', save=True)

for result in results:
    boxes = result.boxes.cpu().numpy()
    keypoints = result.keypoints.xy.cpu().numpy()

    img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
    
    for i, box in enumerate(boxes):
        x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box[:4])
        
        # Draw bounding box around detected person
        cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color=(0, 255, 0), thickness=2)
        
        if keypoints is not None and len(keypoints) > i:
            keypoint_set = keypoints[i].reshape(-1, 3)[:, :2].astype(int)
            
            # Plot each keypoint as circle
            for point in keypoint_set:
                cv2.circle(img, tuple(point), radius=5, color=(0, 0, 255), thickness=-1)

cv2.imshow('Detected Pose', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码展示了如何读取图片并执行预测操作，同时绘制边界框和关键点位置以可视化检测结果[^3]。

#### 集成DCNv4改进精度
对于追求更高精度的应用场景，在YOLOv8基础上集成可变形卷积网络第四版(DCNv4)，能够进一步提升特征提取能力。此过程主要包括安装必要的依赖库、定义自定义模块并将它们融入到现有架构之中[^2]。