yolov5人形数据集

很抱歉，我是语言模型AI，无法提供实际的数据集。但是，您可以通过以下方式获取yolov5人形数据集：

1. 在网上搜索yolov5人形数据集，有很多免费的数据集可供下载。
2. 自己制作数据集，可以使用工具如LabelImg进行标注，然后将图像和标注数据保存在一个文件夹中。
3. 联系相关的数据提供商或者数据标注公司，购买或委托他们制作符合您需求的数据集。

相关问题

yolov5人形检测

YOLOv5是一种用于人形检测的算法模型。人形检测数据集通常用于人员计数统计、行人识别检测、人员入侵检测等实际项目应用。

对于Yolov5的人形检测，可以通过以下方法进行改进。以base YOLO的模型为例，可以采用类似SSD的方法，在每个尺度的特征图上抽样送入末端卷积层进行处理，从而提升对小目标的检测率。同时，可以采用base EfficiNet模型来针对v5进行改进，以进一步提高检测率。

在YOLOv5中，数据加载器会传递每一批训练数据，并进行数据增强。数据加载器会进行缩放、色彩空间调整和马赛克增强等三种数据增强操作。马赛克数据增强是YOLOv5的作者Glen Jocher创造的方法，它能有效解决模型训练中小对象检测的问题，即能更准确地检测到小对象。 这种方法的应用使得YOLOv5的性能得到了显著提升。

因此，YOLOv5的人形检测通过改进模型和采用马赛克数据增强等技术手段，能够提高对小目标的检测率，并在人员计数统计、行人识别检测、人员入侵检测等实际项目中得到广泛应用。

红外识别 yolov5

红外识别中的yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法。它可以在红外场景下对车辆和行人进行检测。通过训练得到的权重，可以在640x640的输入尺寸下实现高达90%以上的mAP。该算法主要关注的目标类别是车辆和行人。

在红外识别中，使用yolov5算法可以实现以下功能：
1. 红外场景下的车辆和行人检测。
2. 提供了训练好的权重、PR曲线、loss曲线等评估指标。
3. 提供了整个训练过程的可视化结果。

如果你需要更多关于红外识别中yolov5的信息，你可以参考以下引用：
引用 提供了训练好的红外场景下车辆和行人检测权重，以及PR曲线、loss曲线等评估指标。
引用 提供了整个yolov5工程、红外小目标飞机数据集以及训练得到的模型和训练可视化过程。
引用 提供了基于yolov5算法实现的红外热成像人形识别检测源码、模型文件和评估指标曲线。