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YOLOv8密集行人检测与WiderPerson行人检测权重结合

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简介：
简介：本文探讨了将YOLOv8模型应用于密集行人检测，并创新性地融合了WiderPerson数据集的行人检测权重，以提升复杂场景下的行人识别精度和效率。 Yolov8训练好的WiderPerson行人检测模型使用了WiderPerson数据集进行训练，该数据集是针对拥挤场景下的行人检测而设计的基准测试库。训练输入尺寸为640x640像素，并且提供了txt和xml格式的数据文件。 关于此模型的检测结果可以参考相关文献或博客文章中的详细介绍。

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  • YOLOv8密集行人检测与WiderPerson行人检测权重结合
    优质
    简介：本文探讨了将YOLOv8模型应用于密集行人检测，并创新性地融合了WiderPerson数据集的行人检测权重，以提升复杂场景下的行人识别精度和效率。 Yolov8训练好的WiderPerson行人检测模型使用了WiderPerson数据集进行训练，该数据集是针对拥挤场景下的行人检测而设计的基准测试库。训练输入尺寸为640x640像素，并且提供了txt和xml格式的数据文件。 关于此模型的检测结果可以参考相关文献或博客文章中的详细介绍。
     
  • YOLOv5密集行人检测与WiderPerson数据集权重结合+PyQt界面
    优质
    本项目融合了YOLOv5模型与WiderPerson数据集进行优化训练，实现高效密集行人检测，并通过PyQt开发用户友好的交互界面。 WiderPerson数据集是用于拥挤场景下行人检测的基准数据集。使用yolov5训练得到的WiderPerson行人检测模型，其输入尺寸为640x640，并附有txt格式和xml格式的数据文件。检测结果可以参考相关文献或博客文章。采用pytorch框架，代码是用Python编写的。
     
  • 行人视频检测-行人检测
    优质
    行人视频检测技术专注于从动态视频中识别和跟踪行人。这项技术结合了计算机视觉与机器学习算法，以提高在复杂背景下的行人定位精度及实时性，在智能监控、自动驾驶等领域具有广泛应用前景。 这段文字可以改写为：该代码实现了行人检测功能，在无人驾驶领域具有很好的应用前景，并且使用方便、实用性强。
     
  • YOLOv5行人检测模型训练权重+3000行人数据集 yolov5-6.0-person_detect.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv5版本6.0的人行检测模型训练权重及包含约3000个样本的行人数据集，适用于深度学习项目中的人体识别研究。 1. YOLOv5行人检测训练权重附有各种训练曲线图。 2. 场景为街道、公路的行人检测模型，在一万多数据集上进行训练，准确率超过90%。 3. 类别：person（人）。 4. 数据集中包含3000张多行人的图片，并提供VOC和YOLO两种标签格式。 5. 检测结果及数据集详情请参考相关博客文章。
     
  • YOLOv8智能小车检测与检测权重及数据集
    优质
    本项目基于YOLOv8算法开发智能小车目标检测系统，涵盖模型训练、测试以及部署流程。通过利用特定的数据集和优化后的检测权重参数，实现高效准确的目标识别能力。 1. YOLOv8智能小车检测已经完成训练，并包含PR曲线、loss曲线等相关指标。 2. 数据集使用lableimg软件进行标注，包括钢材缺陷检测数据，图片格式为jpg。标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在两个不同的文件夹中。 3. 数据集与检测结果的参考信息可以在相关博客文章中找到。
     
  • YOLOv5车辆行人检测及训练权重文件与数据集
    优质
    简介：本项目提供基于YOLOv5模型的车辆和行人检测解决方案，包含预训练权重、优化的数据集及相关代码，适用于快速部署和二次开发。 1. YOLOv5车辆行人检测模型附带各种训练曲线图，并可通过tensorboard打开训练日志文件，mAP值达到90%左右。 2. 该资源包含一个用于车辆行人检测的数据集，标签格式包括VOC和YOLO两种类型。数据集中的人、车类别名称分别为person和car，图像数量约为1万张。 3. 数据集与模型的详细信息可在相关博客文章中找到。
     
  • WiderPerson: VOC和YOLO格式的拥挤场景行人检测数据集
    优质
    WiderPerson是一款专为研究而设计的数据集，它提供了大量在各种复杂光照、遮挡及背景下的行人图像，支持VOC和YOLO两种标注格式，旨在推动拥挤场景下行人检测算法的发展。 WiderPerson数据集是用于拥挤场景行人检测的基准数据集，从中选取了近1万张图片进行训练。这些图像标签被转换为VOC和YOLO两种格式，即xml和txt文件，并且目标类别命名为person。此外，该数据集已经被划分为训练集train和验证集val，可以直接应用于YOLO、SSD、Faster-RCNN等算法的模型训练中。
     
  • WiderPerson：YOLO格式的密集行人检测数据集
    优质
    WiderPerson 是一个专为密集场景下行人检测设计的数据集，采用YOLO格式标注，旨在推动实时行人检测算法的发展与应用。 WiderPerson数据集用于密集行人检测任务。由于原数据集中未提供test标签，因此仅选取了train.txt和val.txt中的9000张图片进行使用。在处理过程中，去除了假人和密集人群类别，并将剩余的行人、骑自行车的人以及遮挡行人类别统一归为行人类别。此外，已将标签转换成yolo格式并按照8:2的比例划分为训练集与验证集，可以直接用于yolov5模型的训练。
     
  • Yolov8目标检测预训练模型权重合集
    优质
    本资源集合提供了一系列基于YOLOv8框架的目标检测预训练模型权重文件，适用于各类图像识别任务。 YOLOv8的五个权重文件可供下载。由于从GitHub下载速度较慢，我已将这些文件上传至个人空间以方便大家获取。