基于yolov5行人检测
时间: 2023-10-10 19:08:31 浏览: 166
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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相关问题
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。
yolov5行人检测
YOLOv5是一个基于深度学习的行人检测算法,它可以实现高精度的人体检测。该算法是基于开源项目YOLOv5开发的,具有较高的准确性和效率。你可以使用YOLOv5的训练代码和测试代码来进行行人检测任务。训练代码train.py和测试代码demo.py支持使用不同版本的YOLOv5模型进行训练和测试,包括高精度版本yolov5s和轻量化版本yolov5s05_320和yolov5s05_416。你可以根据提供的代码和说明进行配置和运行,进行图片、视频和摄像头的行人检测任务。如果你想了解更多关于行人检测的内容,可以参考项目《行人检测(人体检测)》系列的其他文章。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [行人检测(人体检测)2:YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)](https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954588)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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