YOLOV3只检测人

<think>嗯,用户想配置YOLOv5模型检测类对象。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,只保留物的图像。所以可能需要调整数据集,只包含类类别。 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,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的图片,或者自己收集标注好的只有的数据集。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() ``` - 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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