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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：
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。

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  • YOLOv7车辆行人检测及训练模型+5000车辆行人检测数据集
    优质
    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。
     
  • YOLOv5车辆行人检测及训练模型+5000张相关数据集
    优质
    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。
     
  • YOLOv5车辆行人检测模型训练+PyQt界面展示+5000张图像数据集
    优质
    本项目基于YOLOv5深度学习框架开发，利用5000张图像数据集进行车辆与行人的检测模型训练，并结合Python的PyQt库构建用户界面，实现结果可视化。 本项目基于YOLOv5进行车辆与行人检测，提供两种训练好的模型权重：yolov5s和yolov5m，涵盖PR曲线、loss曲线等内容，并在包含一万多张交通场景数据集上进行了训练，平均精度（map）达到90%以上。目标类别包括person和car共两个类别，并附带了超过五千张行人车辆检测的数据集，标签格式为txt和xml两种文件类型。 项目采用PyQt界面设计，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时检测等功能，具备相应的选择项以方便用户操作。 数据集及具体训练结果可参考相关文章。整个系统基于pytorch框架开发，并使用Python语言编写代码实现。
     
  • YOLOv5车辆行人检测及训练权重文件与数据集
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    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。
     
  • 车辆检测训练数据集-正样本集
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    车辆检测训练数据集-正样本集包含了大量标记为包含车辆图像的数据，旨在用于开发和评估车辆识别算法性能。 车辆检测在计算机视觉领域是一项重要的任务，在智能交通系统、自动驾驶及安全监控方面发挥着关键作用。本训练集专为车辆检测设计，提供了大量的正样本图片用于模型的训练与优化。 深入理解车辆检测的重要性：它通过分析图像或视频流来识别和定位车辆，有助于了解道路状况、预防交通事故，并支持自动驾驶汽车决策制定。在智能交通系统中，可以利用该技术进行流量统计、违规行为监测（如超速驾驶或闯红灯）以及安全预警等。 本训练集包含超过4302张经过预处理的车辆图片，尺寸统一为33*33像素。归一化确保所有图像大小一致，有助于提升模型训练效率和泛化能力。这种小尺寸图像适合轻量级模型如MobileNet或SqueezeNet在资源受限设备上的运行。 训练分类器通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：除了归一化外，还包括颜色校正、裁剪等操作以增强模型的泛化性能。 2. 构建模型：选择合适的深度学习框架（例如TensorFlow或PyTorch）和网络结构如CNN，并考虑本训练集图片尺寸小的特点选用适合的小图像架构。 3. 训练过程：将数据划分为训练、验证与测试集合，采用反向传播及优化算法调整参数。 4. 模型评估：通过验证和测试集合来衡量模型性能，常用指标包括准确率、精确度、召回率以及F1分数等。 5. 调参优化：根据评估结果微调超参数如学习速率、批次大小以提高整体表现。 标签“车辆数据集”、“车辆检测”、“车辆识别”和“车辆正样本”，表明该数据集专门针对与之相关的分类及检测任务。所有图片均为包含目标物体的正样本，没有未含目标物（负样本）的图像。训练过程中使用这些正样本来教会模型识别出车辆，并避免误报非相关对象。 实际应用中通常结合YOLO、SSD或Faster R-CNN等物体检测框架进行车辆定位与跟踪，这对于实时场景下的精确度至关重要。 总之，该数据集提供了丰富的车辆图片资源，有助于训练和优化针对车辆检测的分类器。通过利用这些资料，开发者能够构建出在各种环境下准确识别目标车辆的人工智能模型，进一步推动智能交通系统及自动驾驶技术的进步和发展。
     
  • 车辆、行人及自行车数据集
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    本数据集包含丰富多样的车辆、行人和自行车图像，适用于各类交通场景识别与分析研究。 该数据集包含汽车、行人及自行车的图像及其对应的标签文件。整个数据集分为两个主要部分：JPEGImages 和 Annotations。 在 JPEGImages 文件夹中包括了6000张不同场景下的高质量图片，涵盖了各种环境中的车辆、行人和自行车等元素；而Annotations 文件夹则有相应的 6000 张 XML 标注文件，这些标注数据是通过 labelimg 软件进行人工标记的。 此数据集具有广泛的代表性，并且经过精心挑选以确保其适用性。它不仅能够作为汽车、行人和自行车检测任务的基础模板使用，还可以根据特定应用场景的需求加入额外的数据来进一步优化模型性能。这大大节省了用户在收集图像资源以及手动标注工作上的时间和精力，使得研究人员可以直接进入工程化应用阶段进行深入研究或开发相关项目。
     
  • 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。
     
  • 基于DPM的车辆与行人检测
    优质
    本研究提出了一种基于DPM（Deformable Part Models）的高效算法，专注于复杂环境中车辆和行人的精准识别与跟踪。该方法通过改进模型结构和优化特征提取过程，在保持低误报率的同时显著提升了检测速度及准确性。 基于DPM的行人车辆检测算法使用了OpenCV3扩展库，并且代码工程是建立在Qt5上的。
     
  • 基于Yolov5的车辆与行人检测
    优质
    本研究采用YOLOv5框架开发了一种高效的车辆和行人检测系统，旨在提升交通监控及智能驾驶环境下的目标识别精度与速度。 基于Yolov5的车辆行人检测技术能够高效地识别图像或视频中的车辆和行人。这种方法结合了先进的目标检测算法与深度学习模型，适用于智能交通系统、自动驾驶汽车及安全监控等多个领域。通过优化网络结构和训练策略，该方案在准确率和速度上都有显著提升，为实际应用提供了强有力的支撑。