YOLOv8行人检测资源包（含代码、数据集、预训练模型及可视化工具）.zip

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简介：
本资源包提供YOLOv8行人检测解决方案，内含完整代码、训练数据集、预训练模型及可视化工具，助力高效开发与部署。 YOLO系列模型已经更新至V10，并且已经在实际应用中稳定运行了一段时间。经过一段时间的准备，我们选择在暑期这个时间点发布关于YOLOv8行人检测模型的教程，从原理、数据标注到环境配置进行全面讲解，帮助大家掌握YOLOv8的基本内容。需要注意的是，本次教程不仅支持v8模型训练，还适用于v3、v5、v9和v10等系列版本。资源中包含了一份经过标注的行人检测数据集（大约有5000张图像），可用于训练和验证的代码、预训练好的YOLO系列模型以及一个图形化界面。如果在调试过程中遇到问题，可以通过提供的联系方式进行交流。相关视频教程可以在B站对应空间找到。

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YOLOv8行人检测资源包（含代码、数据集、预训练模型及可视化工具）.zip

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本资源包提供YOLOv8行人检测解决方案，内含完整代码、训练数据集、预训练模型及可视化工具，助力高效开发与部署。 YOLO系列模型已经更新至V10，并且已经在实际应用中稳定运行了一段时间。经过一段时间的准备，我们选择在暑期这个时间点发布关于YOLOv8行人检测模型的教程，从原理、数据标注到环境配置进行全面讲解，帮助大家掌握YOLOv8的基本内容。需要注意的是，本次教程不仅支持v8模型训练，还适用于v3、v5、v9和v10等系列版本。资源中包含了一份经过标注的行人检测数据集（大约有5000张图像），可用于训练和验证的代码、预训练好的YOLO系列模型以及一个图形化界面。如果在调试过程中遇到问题，可以通过提供的联系方式进行交流。相关视频教程可以在B站对应空间找到。

YOLOv8-火焰检测（含火焰数据集、代码及GUI界面，附带预训练模型）

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本项目基于YOLOv8框架开发，专注于实时火焰检测。内含专门设计的火焰图像数据集，并提供详尽的源代码和图形用户界面(GUI)支持，便于快速上手。此外，还集成有预训练模型，大幅减少部署时间与难度。欢迎浏览我的最新资源，该资源专为火灾预防和安全监控领域的研究人员及开发者设计。本资源包含以下关键部分： 1. **火焰数据集**：一个精心策划并注释的高质量图像集合，涵盖各种类型与大小的火焰场景。此数据集对于训练和测试火焰检测算法至关重要。 2. **代码实现**：提供完整的YOLOv8算法优化后的代码实现。这些代码清晰且详细地进行了注释，易于理解和定制化开发。 3. **GUI界面**：为了更方便地使用与展示火焰识别模型，我复现了一个直观的图形用户界面（GUI）。该界面不仅操作简便，还能实时显示检测结果。 4. **预训练模型文件**：为使您能够立即利用此工具，提供一个在火焰数据集上经过充分训练的YOLOv8模型。这个模型具有高精度和良好的泛化能力。此外，还包括详细的安装与使用指南以帮助用户轻松部署并运行该系统。无论是在学术研究还是商业应用中，这份资源都会是您不可或缺的重要工具。期待您的下载及反馈！

基于Yolov8的跌倒检测模型训练+数据集+源码.zip

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本资料包提供了一个基于YOLOv8的跌倒检测模型训练方案，包含详细的数据集和完整源代码，适用于开发人员进行跌倒事件识别的研究与应用。 YOLOv8 是由 Ultralytics 推出的最新一代基于 YOLO 的对象检测模型系列，提供最先进的性能。在特征提取部分，使用了一种名为 CSPDarknet 的网络结构，它是对 Darknet 结构的一种改进版本。CSPDarknet 采用了 Cross Stage Partial Network (CSP) 结构，将网络分为两个主要部分，每个部分包含多个残差块。这种设计有效地减少了模型的参数量和计算需求，并提高了特征提取效率。对于目标检测部分，则采用了一种名为 YOLOv4-Head 的结构。该结构包括了多层卷积操作以及池化层，用于处理并压缩特征图信息。通过一系列卷积及全连接层的操作后，将这些特征转换为最终的目标检测结果输出。YOLOv8 引入了一种无 Anchor 设计的检测方法，直接预测目标中心点的位置和宽高比例，而不是传统的预测 Anchor 框位置与大小的方式。这种设计减少了需要处理的 Anchor 数量，并且有助于提升模型的速度及精度表现。

RetinaFace的PyTorch人脸检测训练代码及预训练模型，基于WIDERFACE数据集

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本项目提供RetinaFace的人脸检测PyTorch训练代码和预训练模型，适用于研究与开发。训练过程采用WIDERFACE数据集，实现高精度的人脸定位、关键点检测等功能。 1. 提供了基于Pytorch的人脸检测SOTA算法RetinaFace模型的代码实现； 2. 训练数据集可通过网盘下载链接获取，并将其解压到指定目录以运行训练代码； 3. 下载数据集后，通过运行train.py脚本可以开始训练过程，默认配置使用mobilenet网络架构。如需更改，请在train.py中将parser参数修改为resnet进行训练； 4. 提供了预训练好的mobilenet模型pth文件，可以直接用于测试或推理任务。

YOLOv8电塔绝缘子检测及训练模型（含1000数据集）

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简介：本文介绍了基于YOLOv8算法的电力塔绝缘子检测系统及其训练模型，并包含一个由1000个样本组成的数据集。使用YOLOv8进行电塔绝缘子检测的项目包括训练好的模型权重、PR曲线以及loss曲线，在一个包含1000张图像的数据集上完成训练。目标类别为“Insulator”，共有1个类别，并且附有PyQt界面和数据集，标签格式提供VOC和YOLO两种形式，分别保存在两个不同的文件夹中。该项目采用PyTorch框架编写，代码使用Python语言实现。

基于YOLOv8的行人跌倒检测系统+预训练模型+PyQt界面+数据集

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本项目开发了一种基于YOLOv8的行人跌倒检测系统，结合预训练模型和PyQt图形用户界面，利用特定数据集进行优化与验证。这段内容描述了一套基于YOLOv8的汽车轮胎检测系统及其相关组件： 1. 包含训练好的汽车轮胎识别权重、PR曲线及loss曲线，该模型是在特定汽车轮胎数据集上进行训练得到的，类别名称为“tire”，标签格式支持txt和xml两种文件类型，并分别存储在两个不同的文件夹中。 2. 提供了一个使用PyQt开发的应用界面，可以实现对目标物体（如汽车轮胎）的检测功能。另外还提到了一个基于YOLOv5框架并结合训练好的模型及包含1000多条数据集的信息。

YOLOv8目标检测预训练模型

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简介：YOLOv8是一款先进的目标检测预训练模型，以其高效的速度和精准度在计算机视觉领域中占据领先地位。该模型适用于多种场景下的实时物体识别任务，极大地促进了智能监控、自动驾驶等应用的发展。 YOLOv8是一款高效且精准的目标检测模型，在计算机视觉领域有着广泛的应用。Yolo（You Only Look Once）是一种实时的物体检测系统，旨在快速而准确地识别图像中的多个对象。该系列模型以其快速的检测速度和较高的精度著称，而YOLOv8作为最新版本，则继承了这些优点并进一步优化性能。 YOLOv8利用深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）架构来识别图像中的目标。这一系列预训练模型包括yolov8n.pt、yolov8s.pt、yolov8m.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt，分别代表不同规模的版本，适用于不同的计算资源和应用场景：其中“n”可能表示nano，“适合低功耗设备；“s”可能表示small，“适合轻量级应用；“m”可能表示medium，“提供平衡的性能与计算需求；“l”可能表示large，“提供更高的精度但需要更多计算资源；而x则代表extra large，是该系列中最大且最精确的模型。这些预训练模型在大规模数据集如COCO（Common Objects in Context）上进行了充分训练。这一过程使它们能够理解和识别多种物体，并直接用于实际目标检测任务或作为基础进行迁移学习以适应特定领域的应用需求。设计上的改进可能包括更高效的特征提取网络结构、优化的损失函数以及调整后的训练策略，这些都旨在提高模型的速度和准确性。例如，可能会采用最新的卷积层技术如Dilated Convolution或Deformable Convolution来增强对物体形状与位置变化的鲁棒性，并引入数据增强方法以提升泛化能力。在实际应用中，用户可依据硬件条件及任务需求选择合适的版本：对于移动设备或嵌入式系统，小型模型（例如yolov8n或yolov8s）能实现实时目标检测；而对于服务器或高性能计算环境，则可以考虑使用更大规模的模型如yolov8l或yolov8x以获取更高的精度。 YOLOv8预训练模型为开发者提供了一套强大的工具，助力其快速部署各种视觉相关应用。通过这些模型，开发者能够节省大量时间和资源，并集中精力于定制化和优化工作上，从而推动AI技术在实际生活中的广泛应用。

Yolov8姿态检测预训练模型权重.zip

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本资源提供基于YOLOv8框架优化的姿态检测预训练模型权重文件，适用于快速部署人体关键点识别系统，促进智能监控与人机交互应用。资源包括：yolov8n-pose.pt、yolov8s-pose.pt、yolov8m-pose.pt、yolov8l-pose.pt 和 yolov8x-pose.pt 以及 yolov8x-pose-p6.pt，这些是姿态检测的预训练权重文件。

YOLOv7车辆行人检测及训练模型+5000车辆行人检测数据集

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简介：本项目提供YOLOv7算法在车辆和行人检测中的应用与训练模型，并包含一个涵盖5000个样本的数据集，适用于深度学习研究者进行目标检测的实验。该车辆行人检测项目基于YOLOv7模型进行开发，并已使用包含一万多张交通场景图像的数据集完成训练。数据集中包括5000多张额外的测试图片，标签格式为txt和xml两种文件类型，分别保存在两个不同的文件夹中。目标类别共有2个：person（行人）和car（车辆）。经过充分训练后，模型达到了90%以上的mAP值，并提供了PR曲线、loss曲线等评估结果以供参考。该项目采用了PyTorch框架进行实现，所有代码均为Python编写。

Yolov8目标检测预训练模型权重合集

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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。