基于Yolov8的跌倒检测模型训练+数据集+源码.zip

简介：
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。