yolov5行人检测数据集

YOLOv5行人检测数据集可以使用以下数据集：

1. COCO数据集：这是一个广泛使用的数据集，其中包括了各种物体的图像。其中包括了行人的图像，但是这个数据集的规模很大，需要进行筛选。

2. CityPersons数据集：这个数据集专门用于行人检测，其中包括了各种城市场景的图像，包括行人、非行人、遮挡、低分辨率和夜间等情况。

3. Caltech Pedestrian数据集：这个数据集是一个古老的数据集，但是它仍然是一个很好的数据集，用于行人检测。其中包括了行人在各种场景下的图像，包括遮挡、低分辨率和夜间等情况。

4. INRIA Person数据集：这个数据集是一个小型的数据集，用于行人检测。其中包括了行人在各种场景下的图像，包括遮挡、低分辨率和夜间等情况。

相关问题

yolov8行人检测数据集

对于YOLOv8行人检测，你可以使用以下常用的数据集：

1. COCO (Common Objects in Context) 数据集：COCO数据集是一个广泛使用的目标检测数据集，其中包含超过80个不同类别的图像和标注信息。它包含了大量的行人图像和标注，适合用于训练YOLOv8行人检测模型。

2. CityPersons 数据集：CityPersons数据集是专门用于城市场景中行人检测的数据集。它包含了大量的街景图像和标注信息，提供了更具挑战性的行人检测场景。

3. KITTI 数据集：KITTI数据集是一个针对自动驾驶场景的目标检测数据集，其中包含了大量的行人图像和标注信息。这个数据集提供了丰富的行人检测场景，适合用于训练YOLOv8行人检测模型。

这些数据集都可以在它们的官方网站上获取到，并且提供了详细的图像和标注信息，可以用于训练YOLOv8行人检测模型。

基于yolov5的行人检测数据集

以下是一些基于yolov5的行人检测数据集：

1. COCO: 一个广泛使用的图像识别和分割数据集，其中包含超过33万个图像和超过200万个标注。其中包含了行人检测数据集。

2. KITTI: 该数据集为自动驾驶研究提供了大量的图像和数据，包括行人检测数据集。KITTI数据集包含超过40000个图像和对应的标注。

3. CityPersons: 该数据集专门用于城市场景中的行人检测。该数据集包含超过5000个图像和对应的标注。

4. Caltech Pedestrian Detection: 该数据集是早期的行人检测数据集之一，包含超过10万个图像和对应的标注。

5. CrowdHuman: 该数据集专门用于拥挤场景下的行人检测。该数据集包含超过15000个图像和对应的标注。

6. UA-DETRAC: 该数据集专门用于车辆和行人检测。该数据集包含超过10000个图像和对应的标注。

这些数据集可用于训练和测试基于yolov5的行人检测模型。