yolov5训练voc数据集,如何提取行人类别

要在yolov5中提取行人类别，需要进行以下步骤：

1. 在训练模型之前，需要准备好VOC数据集中与行人类别相关的图像以及标签信息。可以使用标注工具（如labelImg）进行标注，然后将标签文件转换成YOLO格式。YOLO格式通常是一个.txt文件，每个行人的标签信息包含类别编号、中心点坐标、宽度和高度。

2. 在yolov5代码中，需要设置类别数量和类别名称，例如：

num_classes = 1 # 只有一个类别（行人类别）
class_names = ['person']

3. 接下来，在Train.py中，需要对所选择的模型进行微调操作。对于VOC数据集，最常见的预训练模型是COCO预训练模型。因此，在yolov5源码目录下，要找到如下目录：

/yolov5/models/yolov5s.yaml

将其中的‘nc’（类别数量）修改为1，即

nc: 1

4. 将修改后的yolov5s.yaml保存，然后重新运行Train.py。在训练过程中，yolov5会根据图像和标签文件进行学习和调整，从而学习到行人类别。

5. 最终，我们可以使用训练好的模型在新的图像中检测行人类别。使用Yolov5官方提供的Detect.py脚本：

python detect.py --weights ./weights/yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/samples/

其中，--source参数为待检测的图像目录，--conf参数为置信度阈值。执行完毕后，你将可以看到行人类别的检测结果。

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yolov5voc2007数据集

yolov5voc2007数据集是YOLOV5模型针对VOC2007数据集进行训练所使用的数据集。它包含了用于目标检测的图像和相应的标签信息。通过使用这个数据集，可以训练YOLOV5模型来检测不同类别的目标，如安全帽、行人入侵和火灾烟雾等。 为了进行自己的数据集的训练，首先需要搭建YOLOV5的环境，包括安装Python环境、安装相关Python库、下载YOLOV5的GitHub项目。然后，可以使用提供的处理VOC数据集的常用脚本来预处理数据，将其转换成YOLOV5所需的格式。接着，可以使用YOLOV5提供的代码和模型来训练自己的数据集。具体的操作方法可以参考相关教程和文档。
当在使用YOLOV5模型时，可能会遇到一些报错，比如"KeyError: "weights/yolov5s.pt is not compatible with models/yolov5s.yaml"。这可能是由于模型文件和配置文件不兼容导致的。可以通过检查模型文件和配置文件的版本是否匹配来解决这个问题。

yolov5行人数据集

根据引用\[2\]，yolov5行人数据集主要来源于VOC、COCO和MPII的人体数据集。其中，VOC是一种常用的计算机视觉数据集，包含了多个类别的物体，包括行人。COCO是一个更大规模的数据集，也包含了行人类别的标注。MPII是一个专注于人体姿态估计的数据集，也可以用于行人检测任务。

如果你需要获取yolov5行人数据集，你可以参考引用\[2\]中提供的链接，该链接提供了关于人体数据集的说明和下载链接。通过下载这些数据集，你可以用于训练和测试yolov5模型在行人检测任务上的性能。
#### 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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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