yolov5 行人多目标检测模型 yolov5 行人检测模型 旷世提出的crowdhuman数据集训练的行人检测模型 crowdhuman数据集训练的行人检测模型 epoch=300

1、YOLOV5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 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的

1、yolov5车辆行人检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的车辆行人检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，map达90% 多，在一万多张交通场景行人车辆数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为person和car 共2个类别，并附5000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

1、yolov3车辆行人检测，包含yolov3训练好的车辆行人检测权重以及PR曲线，loss曲线等等，map达90% 多，在一万多张交通场景行人车辆数据集中训练得到的权重，目标类别为person和car 共2个类别，并附5000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码，可以和YOLOv5共用一个环境，配置好环境就可以加载已经训练好的模型直接进行测试，得出结果

1、yolov5车辆行人检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的车辆行人检测权重，在一万多张交通场景行人车辆数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为person和car 共2个类别，并附5000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、YOLOV5行人检测，内含各种训练曲线图，并包含数据集，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 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 4、采用pytrch框架，代码是python的

随着无人驾驶和智能驾驶技术的发展，计算机视觉对视频图像检测的实时性和准确性要求也越来越高.现有的行人检测方法在检测速度和检测精度两个方面难以权衡.针对此问题，提出一种改进的Faster R-CNN模型，在Faster R-CNN的主体特征提取网络模块中加入SE网络单元，进行道路行人检测.这种方法不仅能达到相对较高的准确率，用于视频检测时还能达到一个较好的检测速率，其综合表现比Faster R-CNN模型更好.在INRIA数据集和私有数据集上的实验表明，模型的mAP最好成绩能达到93.76%，最高检测速度达到了13.79 f/s.

标准HOG模型在行人检测领域中最为经典，相比于标准模型中整齐划一的block，不同尺寸的block可以获得更多的细节信息。首先，在去除上下文背景的32×96尺寸模型基础上设计144个block特征；然后，提出类Fisher比计算block类别区分力；最后，利用NMS方法选出24个block，串接为1 854维的行人检测模型。实验结果表明，该利用特征选择改进的行人检测模型获得了显著的性能提升。