基于YOLO的人群目标检测 - 完整代码和数据

最新推荐文章于 2025-08-29 20:48:06 发布

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文章标签： YOLO 目标检测目标跟踪

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本文介绍如何使用YOLO进行人群目标检测，详细阐述了从获取训练数据到训练YOLO模型的过程，提供了Darknet框架的使用指南，包括配置文件、类别文件的创建，以及训练和检测命令。此外，还附带了一个Python示例代码，帮助读者实践应用。

基于YOLO的人群目标检测 - 完整代码和数据

人群目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在识别和定位图像或视频中的人群。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，它在速度和准确性之间取得了良好的平衡。在本文中，我们将提供一个完整的代码示例，演示如何使用YOLO实现人群目标检测。

实施YOLO的第一步是获取训练数据。在本示例中，我们将使用一个包含人群图像和相应标注框的数据集。数据集应具有以下结构：

dataset/
    ├── image1.jpg
    ├── image2.jpg
    ├── ...
    ├── annotations/
    │   ├── image1.txt
    │   ├── image2.txt
    │   ├── ...

每个图像都有一个对应的.txt文件，其中包含了人群目标的标注框信息。每行表示一个标注框，格式为class_index x_min y_min x_max y_max，其中class_index表示目标类别的索引，(x_min, y_min)和(x_max, y_max)分别表示标注框的左上角和右下角坐标。

接下来，我们将使用Darknet框架来训练和测试YOLO模型。Darknet是一个开源的深度学习框架，它实现了YOLO算法。

首先，我们需要安装Darknet。可以从Darknet的GitHub存储库中获取源代码，并按照其文档中的说明进行安装。

安装完成后，我们需要准备配置文件和类别文件。在Darkne

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