人体目标检测数据集 18000张 人体 带标注voc yolo

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人体目标检测数据集介绍

数据集名称

人体目标检测数据集 (Human Detection Dataset)

数据集概述

该数据集专为训练和评估基于YOLO系列目标检测模型（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7等）而设计，旨在帮助研究人员和开发者创建能够高效识别人体的系统。通过使用这个数据集，可以开发出适用于安防监控、人群分析、行为识别等多种应用场景的技术解决方案。

数据集规格

• 总图像数量：18,000张
  • 训练集：具体划分比例未提供，通常建议按照70%（训练）、20%（验证）、10%（测试）的比例来分配。
• 标注格式：
  • VOC格式：每个图像对应一个XML文件，包含边界框坐标及类别信息。
  • YOLO格式：每个图像对应一个TXT文件，包含边界框坐标及类别ID。
• 分辨率：图像分辨率可能有所不同，但为了保证一致性，推荐将所有图像调整至统一尺寸，如640x640或1280x1280像素。
• 类别：单一类别——人体 (human)。

数据集结构

human_detection_dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   ├── val/
│   └── test/
├── labels/
│   ├── train/
│   ├── val/
│   └── test/
└── data.yaml

• images/ 目录下存放的是原始图像文件。
• labels/ 目录存放与图像对应的标注文件，每个图像文件都有一个同名的.txt文件存储其YOLO格式的标注信息，以及一个同名的.xml文件存储其VOC格式的标注信息。
• data.yaml 文件包含了关于数据集的基本信息，如路径指向、类别数目及其名称等关键参数。

数据集配置文件 (data.yaml)

# 训练集图像路径
train: path_to_your_train_images
# 验证集图像路径
val: path_to_your_val_images
# 测试集图像路径（如果有的话）
test: path_to_your_test_images# 类别数量
nc: 1
# 类别名称
names: ['human']

标注示例

YOLO格式

对于一张图片中包含一个人的情况，相应的.txt文件内容可能是：

0 0.5678 0.3456 0.1234 0.2345

这里0代表人类这一类别的ID，后续四个数字依次表示物体在图像中的相对位置（中心点x, 中心点y, 宽度w, 高度h），所有值均归一化到[0, 1]范围内。

VOC格式

对于同一张图片，相应的.xml文件内容可能是：

<annotation><folder>images</folder><filename>000001.jpg</filename><size><width>640</width><height>640</height><depth>3</depth></size><object><name>human</name><bndbox><xmin>180</xmin><ymin>200</ymin><xmax>300</xmax><ymax>400</ymax></bndbox></object>
</annotation>

这里<name>标签指定了类别名称（human），<bndbox>标签定义了边界框的坐标。

使用说明

1. 准备环境：

   • 确保安装了必要的软件库以支持所选版本的YOLO模型。例如，对于YOLOv5，可以使用以下命令安装依赖库：
     bash

     深色版本

     pip install -r requirements.txt

2. 数据预处理：

   • 将图像和标注文件分别放在images/和labels/目录下。
   • 修改data.yaml文件中的路径以匹配你的数据集位置。
   • 如果需要，可以使用脚本将VOC格式的标注文件转换为YOLO格式，或者反之。

3. 修改配置文件：

   • 更新data.yaml以反映正确的数据路径。
   • 如果使用YOLOv5或其他特定版本的YOLO，还需要更新相应的模型配置文件（如models/yolov5s.yaml）。

4. 开始训练：

   • 使用提供的训练脚本启动模型训练过程。例如，对于YOLOv5，可以使用以下命令进行训练：
     bash

     深色版本

     python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data.yaml --weights yolov5s.pt

5. 性能评估：

   • 训练完成后，使用验证集或测试集对模型进行评估，检查mAP等指标是否达到预期水平。例如，对于YOLOv5，可以使用以下命令进行评估：

     python val.py --data data.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640

6. 部署应用：

   • 将训练好的模型应用于实际场景中，实现人体自动检测功能。例如，可以使用以下命令进行推理：
      

     python detect.py --source path_to_your_test_images --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.4

注意事项

• 数据增强：可以通过调整数据增强策略来进一步提高模型性能。
• 超参数调整：根据实际情况调整学习率、批大小等超参数。
• 硬件要求：建议使用GPU进行训练，以加快训练速度。

通过上述步骤，你可以成功地使用YOLO系列模型进行人体目标检测，并获得高精度的检测结果。该数据集为研究者们提供了一个良好的起点，用于探索如何有效地利用计算机视觉技术解决各种实际问题。