YOLOV3只检测人

最新推荐文章于 2025-05-22 17:17:52 发布
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分类专栏： yolov3
Python-基于YOLOv3的行人检测
08-11
基于YOLOv3的行人检测
YOLOv3检测行人结果（caltech reasonble）
09-11
里面包含用YOLOv3在usa数据集上的检测结果，对应的csdn为https://blog.youkuaiyun.com/qq_33614902/article/details/82622561
《基于YOLOv5的智慧教室人头检测考勤系统》
最新发布
m0_38088865的博客
05-22 1148
传统考勤方式存在效率低下、易出错、代签作弊普遍等问题，难以满足现代教育管理的需求。随着智慧教育的发展，基于视觉分析的智能考勤系统成为趋势。YOLOv5模型因其速度快、精度高、工程化友好等优势，成为实时检测的首选。通过优化小目标检测、增强遮挡鲁棒性，YOLOv5在教室场景中表现出色。系统实现包括数据准备、标注、数据集转换等步骤，最终构建无感化考勤系统，提升教育管理效率。
YOLOv8 只检测人 只画框不要标签
jaket5219999的博客
09-06 1014
3. 标签中去掉置信度：result.plot(conf=False)1. 只检测人：predict的时候指定参数classes=[0]2. 只画框不要标签：plot的时候传入labels=False。
yoloV4只检测人
安卓 高通 bsp ，同行欢迎交流
03-16 762
很简单：与检测图片不同的是，测试图片用的是image.c。检测视频用的是image_opencv.c.因为用的opencv的库去读取视频。不知道是v4新写的文件还是修改的。 extern "C" void draw_detections_cv_v3(mat_cv* mat, detection *dets, int num, float thresh, char **names, image **alphabet, int classes, int ext_output) { try { .
YOLOv3只检测人
XerCis的博客
04-04 1万+
修改配置文件是最快的方法
行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码).txt
03-02
行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)：https://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/128954588 行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：...
人工智能深度学习-yolov5人体检测+openpose姿态检测实现摔倒检测项目源码+模型（高分项目）
11-29
人工智能深度学习-yolov5人体检测+openpose姿态检测实现摔倒检测项目源码+模型（高分项目），人工智能深度学习-yolov5人体检测+openpose姿态检测实现摔倒检测项目源码+模型（高分项目）人工智能深度学习-yolov5人体...
最新YOLOV5口罩检测数据集，YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型+标注好的数据.zip
05-21
最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新YOLOV5口罩检测数据集最新...
人工智能-项目实践-检测-yolov5人体检测+openpose姿态检测 实现摔倒检测.zip
12-23
人工智能-项目实践-检测-yolov5人体检测+openpose姿态检测 实现摔倒检测 运行runOpenpose.py 只跑了open pose 可以获得人体的关键点图，用于后续的.jit模型训练 人体的关键点图会保存在data/test中 pose.py中draw...
基于YOLOV5的人物专注性检测系统源码，含疲劳检测和分心行为检测
02-06
该项目为人物专注性检测，分为两... 分心行为检测部分，使用Yolov5，检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。 使用方法 依赖：YoloV5、Dlib、PySide2 直接运行main.py，即可使用本程序，具体效果可以观看演示视频
YOLOv3行人检测+训练好的行人检测模型+数据集
03-23
1、YOLOV3行人检测，内含各种训练曲线图，在几千张街道和交通场景的行人数据集中训练得到的权重，并附有数据集，使用lableimg软件标注软件标注好的行人数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为person; 可以直接用于YOLO系列的行人检测，map达90%多，训练输入尺寸为640x640； 2、数据集和检测结果参考：https://blog.youkuaiyun.com/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的
yolo人员检测数据（集）2
07-30
自己用来检测人物识别的一个视频，也是从网上找了好久才找到，感觉现在国内的资源不太多，清晰度一般，时间大概不到半分钟，希望能帮到大家
YOLOv8只检测人（或其他一种或者多种类别）
GuoKe_L的博客
03-20 7480
yolo只检测特定物体
使用YOLOv3 训练行人检测模型
热门推荐
liguiyuan的博客
04-22 2万+
使用YOLO进行目标检测在保证速度的前提下能有较好的准确性，这篇文章是在yolov3的代码基础上进行修改为行人检测，由原来的20个分类改为识别person，使用tiny-yolo的进行训练和检测，最后能达到还不错的效果。 1.数据集制作 收集图片并标注，这是一件工作量较大的事情，所以我们直接使用了PASCAL VOC2007的数据集，抽取其中带有行人的图片。 具体过程如下： 1.1 创...
YOLOv5官方自带权重只检测人
m0_50029671的博客
05-03 3698
在detect.py文件中， 第228行 '--classes',nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3' 只需要加上default='0' 就可以指定人了
yolo3实现只检测图片中的行人
qq_41098987的博客
03-23 2199
参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35451572/article/details/85254865?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task 参考教程是在2018年发布的darket包上修改的，但是我下载的版本是目前...
yolov5只检测一种类别（以检测人为例）
weixin_69381385的博客
08-07 2200
在终端调用detect.py进行检测时设置 --classes 0 即可，0代表CoCo80中类别的person。在detect.py中有这样的代码。
YOLOv5训练之后检测的图像结果只显示person类别
qq_45875271的博客
12-18 2058
【代码】YOLOv5训练之后检测的图像结果只显示person类别。
yolov5只检测人
03-12
<think>嗯，用户想配置YOLOv5模型只检测人类对象。首先，我需要回忆一下YOLOv5的相关知识。根据引用[1]中的例子，他们是通过修改数据集来实现的，只保留人物的图像。所以可能需要调整数据集，只包含人类类别。 然后，用户可能还需要修改模型的配置文件，因为默认的YOLOv5是检测80个类别的COCO数据集。要只检测人，应该把类别数改为1。在YOLOv5的配置文件中，通常是yolov5s.yaml这样的文件，里面有个参数nc（number of classes），需要从80改为1。 接下来是数据集的准备。用户需要从COCO数据集中提取只包含人的图片，或者自己收集标注好的只有人的数据集。数据集的YAML文件，比如data/custom.yaml，里面的类别名称和数量也要调整，只保留&#39;person&#39;这一类。 训练的时候，可能需要使用预训练的权重，但只训练检测人的部分。引用[2]提到了训练代码train.py，用户需要指定正确的配置文件和数据集路径。另外，测试的时候，demo.py应该可以设置conf-thres和iou-thres来过滤其他类别，但最好还是从模型层面就限制只输出人类检测结果。 另外，引用[3]提到改进策略，比如自动锚定算法，可能对优化检测有帮助。不过用户的问题主要是配置，所以可能不需要涉及改进模型结构，除非他们需要更高的准确率。 需要注意的是，在代码中可能还要修改检测部分的类别过滤。比如在检测时，只保留类别索引为0（假设人的类别在数据集中是第一个）的结果。这样即使模型输出了其他类别，也能在代码中过滤掉。 总结步骤应该是：准备只包含人的数据集，修改模型配置的类别数，调整数据配置文件，然后训练模型。测试时确保只输出人的检测结果。可能还要检查评估指标，确保模型在验证集上的表现良好。</think>### 配置YOLOv5仅检测人类对象的步骤 #### 1. **修改数据集类别** - **关键操作**：将COCO数据集中的`person`类别单独提取，移除其他79个类别标签。具体可通过以下方式实现： - 使用脚本过滤标注文件（如`annotations/instances_train2017.json`），仅保留包含`person`类别的图像和标注信息[^1]。 - 生成新的数据集配置文件（如`data/person.yaml`），设置`nc: 1`（类别数）和`names: [&#39;person&#39;]`[^2]。 #### 2. **调整模型配置文件** - 在模型配置文件（如`models/yolov5s.yaml`）中修改参数： ```yaml nc: 1 # 原为80，改为仅检测1个类别（人） ``` - 若需轻量化，可选择`yolov5s05_416`等低计算量版本[^2]。 #### 3. **训练模型** - 使用以下命令启动训练： ```bash python train.py --data person.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --batch-size 16 ``` - 参数说明：`--data`指向修改后的数据集配置文件，`--cfg`指定模型结构，`--weights`加载预训练权重[^2]。 #### 4. **测试与部署** - 在测试代码`demo.py`中，通过`--classes 0`参数限制仅输出`person`类别（索引0为COCO中人的类别）： ```bash python demo.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source 0 # 摄像头输入 ``` - 可结合`--conf-thres`提高置信度阈值，减少误检。 #### 5. **优化策略（可选）** - 引入自动锚定算法（AutoAnchor）优化检测框生成，提升小目标（如远距离人物）的检测精度[^3]。 - 使用迁移学习或数据增强（如随机裁剪、光照调整）提升模型鲁棒性。 ---
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