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仅包含行人检测的YOLOv5模型，使用COCO数据集。

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简介：
通过对COCO 2017数据集的筛选，选取包含person类别（即人）的图像，共计120000张，并以此构建用于Yolov5模型训练的数据集。鉴于上传平台的限制，该数据集仅包含label信息，且仅包含label信息，再次强调仅包含label信息！图像数据存储在我个人博客的Baidu网盘链接中，具体地址请参阅我个人主页的博客。

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  • 仅包含行人的Yolov5 COCO数据集
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    本数据集为行人检测设计，基于Yolov5框架和COCO数据集标准，专注于优化行人的识别与定位性能。 筛选COCO2017数据集中的train+val部分共120000张图片，挑选出包含person类（人）的图片，并生成Yolov5可以训练的数据集。由于上传限制，仅提供标签文件，图像在百度网盘中，请参见我的个人主页博客获取更多信息。
     
  • YOLOv5行人检测模型训练权重+3000行人数据集 yolov5-6.0-person_detect.zip
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    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。
     
  • 基于YOLOv5的行人检测及训练完成的行人检测模型与数据集
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    本研究采用YOLOv5框架开发了高性能的行人检测系统，并完成了相应的大规模数据集训练。该模型在准确率和实时性上表现出色，适用于各类应用场景。 YOLOV5行人检测模型在包含数千张街道和交通场景的行人数据集上训练完成，并附有该数据集。使用lableimg软件标注工具对行人进行了标记，图片格式为jpg，标签有两种形式：xml格式与txt格式，分别保存于两个不同的文件夹中，类别名称统一为person。此模型可以直接用于YOLO系列的行人检测任务，在map指标上达到了90%以上。
     
  • 行人检测（人体检测）II：基于YOLOv5的人体检测（包含数据集与训练代码）.txt
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    本文件提供了基于YOLOv5框架进行行人检测的研究内容，包括详细的数据集介绍及训练代码分享。 更多关于《行人检测（人体检测）》系列的文章可以参考以下内容： - 行人检测（人体检测）1：介绍了人体检测数据集，并提供了下载链接。 - 行人检测（人体检测）2：使用YOLOv5实现人体检测，包括了人体检测的数据集和训练代码。 - 行人检测（人体检测）3：在Android平台上实现了实时的人体检测功能，并附带源码供参考。 - 行人检测（人体检测）4：通过C++语言实现实时的人体检测技术，并提供了相关源码。 以上文章详细介绍了行人及人体的多种检测方法和技术实现。
     
  • YOLOv5目标检测模型与数据集
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    简介：本文探讨了基于YOLOv5的目标检测模型及其应用的数据集，分析其架构特点和性能优势。 本资源提供了YOLOv5目标检测模型的最新版本及其相应的训练数据集。作为一种在计算机视觉领域非常受欢迎的目标检测算法，YOLOv5因其高效性和准确性而在众多应用中表现出色。通过使用此资源，您可以快速部署并运行YOLOv5模型，并对图像或视频进行有效的目标识别。 具体来说，本资源包括以下内容： - YOLOv5的最新训练权重：可以直接用于执行各种目标检测任务。 - 训练数据集：包含多场景下的丰富实例图片的数据集合，有助于提高模型性能和泛化能力。 - 配置文件：包含了YOLOv5架构的具体设置信息及参数说明。 - 使用指南与代码示例：提供了详细的加载、配置以及使用指导。 利用这些资源，你将能够构建一个高效的目标检测系统，并应用于如安全监控、自动驾驶汽车开发或智能制造等不同领域。无论是专业研究人员还是初学者，都可以通过本套材料获得宝贵的学习机会和实践经验。 此外，该资源具有以下特点： - 高准确性：模型在多个数据集上均表现出色的识别能力。 - 快速推理速度：由于采用了高效的算法设计及优化策略，在处理实时视频流时能够提供快速响应。 - 用户友好性：为用户提供了简洁明了的操作指南和支持材料。
     
  • YOLOv5车辆行人检测及训练模型+5000张相关数据集
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    本项目提供基于YOLOv5的先进车辆与行人检测解决方案，包含精心标注的5000张图片数据集，旨在优化智能交通系统的实时监控和安全性能。 YOLOv5车辆行人检测项目包含两种预训练模型：Yolov5s和Yolov5m，用于识别交通场景中的行人（person）和汽车（car）。这些模型在超过一万张图像的数据集上进行训练，并达到了90%以上的map值。此外，该项目还提供了一个基于PyQt的用户界面以及PR曲线、loss曲线等性能评估图表。 数据集中包括了大约5,000张用于测试目的的行人和车辆图片，标签格式为txt和xml文件，分别存储在不同的目录中。
     
  • 基于YOLOv5模型的交通标志检测（含数据集）
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    本研究采用YOLOv5深度学习框架进行交通标志检测，并构建了专门的数据集。通过实验验证了该方法的有效性和准确性，为智能驾驶提供技术支持。 内容包括YOLOv5网络及从CCTSDB中抓取的部分交通标志数据，可以通过简单训练用作检测中国实际道路交通标志。
     
  • 基于YOLOv5的行人跌倒检测系统（含预训练模型、PyQt界面及数据集）
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    本项目开发了一套基于YOLOv5的行人跌倒检测系统，包含预训练模型和用户友好的PyQt界面，并附有专门的数据集。适用于实时监控与安全防护领域。 这段内容介绍了一种基于yolov5的行人摔倒检测系统，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），以及相关的PR曲线、loss曲线等数据。该系统在包含1000多张图片的数据集上进行了训练，并且目标类别仅为“fall”，即摔倒。 除了模型权重外，还提供了PyQt界面用于检测静态图像、视频文件和实时摄像头输入。此外，还包括了标签格式为txt和xml的行人摔倒数据集，分别存储在不同的文件夹内。 该系统采用PyTorch框架编写，并且完全使用Python语言实现。
     
  • 基于Yolov5的烟雾检测系统，包含预训练模型与数据集
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    本项目基于YOLOv5框架开发烟雾检测系统，提供预训练模型及专用数据集，旨在实现高效、精准的实时烟雾识别。 基于Yolov5的烟雾检测项目包括一个训练好的模型和相关数据集。
     
  • 行人检测（人体检测）I：包含下载链接的人体检测数据集.txt
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    本文件提供了有关行人检测的数据集信息，包括免费下载链接。这些资源对于开发和测试计算机视觉系统中的物体识别算法至关重要。 更多关于《行人检测（人体检测）》系列文章请参考以下内容： - 行人检测（人体检测）1：介绍了人体检测数据集，并提供了下载链接。 - 行人检测（人体检测）2：使用YOLOv5实现了人体检测，包括了使用的数据集和训练代码。 - 行人检测（人体检测）3：在Android平台上实现的人体检测功能，包含源码支持实时操作。 - 行人检测（人体检测）4：通过C++语言实现实时人体检测，并附带完整源码。