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。

相关问题

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。

yolov5人体检测模型代码

### YOLOv5人体检测模型代码示例

对于YOLOv5的人体检测，可以基于官方提供的预训练模型进行加载并执行推理操作。下面是一个完整的Python代码片段，展示了如何使用YOLOv5来进行人体检测。

#### 加载YOLOv5模型
为了加载YOLOv5模型，通常会利用`torch.hub`库来简化这一过程：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # Load model, using yolov5s variant as an example[^1]

这段代码从Ultralytics的GitHub仓库下载了一个轻量级版本(`yolov5s`)的YOLOv5模型，并将其存储到变量`model`中以便后续调用。

#### 执行图像上的预测
一旦模型被成功加载，就可以对其进行输入数据（如图片文件路径），从而获取相应的预测结果：

results = model('path/to/image.jpg')

这里假设有一个名为`image.jpg`的图片位于指定目录下；该命令将会返回一个包含所有检测对象及其置信度分数的结果集。

#### 过滤仅保留人类标签的对象
由于YOLOv5默认支持多种类型的物体分类，在此情况下只关心与“person”类别相关的检测项：

human_results = results.pandas().xyxy[0][results.pandas().xyxy[0]['name'] == 'person']
print(human_results)

上述脚本过滤出了所有的行人记录，并打印出来供进一步处理或可视化显示。

#### 可视化结果显示
最后一步是将这些边界框绘制回原始图像上以直观查看检测效果：

from PIL import ImageDraw, Image

img = Image.open('path/to/image.jpg')
draw = ImageDraw.Draw(img)

for _, row in human_results.iterrows():
    draw.rectangle([row['xmin'], row['ymin'], row['xmax'], row['ymax']], outline="red", width=3)

img.show()

以上就是使用YOLOv5实现人体检测的一个基本流程概述以及对应的代码实例[^2]。