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基于YOLOv8的行人检测项目的实现

news 来源：原创 2024/9/29 13:32:07

YOLOv8简介

YOLOv8是YOLO系列的最新版本，在继承YOLOv7的基础上进行了进一步改进。YOLOv8在网络结构、损失函数和训练策略上都有显著的提升，使其在目标检测任务中表现更加出色。各位只需要记住，做目标检测，无脑选V8就完了。YOLOv8模型的主要特点包括：

改进的网络结构：采用更深层次的卷积神经网络，增强了特征提取能力。
新的损失函数：引入了优化的损失函数，提高了检测的精度和稳定性。
多尺度检测：增强了对不同尺度物体的检测能力。
yoloV8 Github主页

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安装环境

一行命令即可

pip install ultralytics

实现原理

预训练模型
YOLOv8在大规模数据集（如COCO数据集）上进行了预训练，模型学习到了丰富的特征表示，具备识别多种类别物体的能力。预训练模型能够加速特定任务（如行人检测）的训练过程，并提高模型的初始性能。
转移学习
转移学习是将预训练模型应用到新的特定任务上的关键技术。通过在特定任务的数据集上进行微调，模型可以快速适应新任务的要求。转移学习的核心思想是利用预训练模型的已有知识，在新的数据上进行少量训练，以达到优化性能的目的。
冻结层与微调
在转移学习过程中，我们可以冻结模型的部分层，仅训练最后几层。冻结层的目的是保留预训练模型的特征提取能力，避免在新任务的训练过程中丧失已有的知识。微调则是对模型的检测头或少数几层进行训练，使其适应新的任务要求。

冻结层与微调的步骤：

加载预训练模型：从预训练的YOLOv8模型开始。
冻结前几层：保留这些层的权重不变，确保模型保留原有的特征提取能力。
训练最后几层：对模型的检测头或少数几层进行训练，使其优化特定任务（如行人检测）的性能。

数据准备

网上有很多公开数据集。随便一搜，到处都是。这里提供一个整理好的yolo格式的行人数据集。

行人数据集网盘下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1zE8jXUKS9zHwW_Xtcaw2kw?pwd=wkai
提取码：wkai

yolo格式的数据集目录结构：
在这里插入图

配置YOLOv8模型

创建一个YAML文件来配置你的数据集，例如data.yaml：

path: E:/yolov8行人检测/ziliao/source  # 数据集的根路径
train: images/train  # 训练集图像路径
val: images/val  # 验证集图像路径
test: images/test  # 测试集图像路径 # Number of classes
nc: 1  # 类别数量 (行人检测，所以只有1类)# Class names
names: ['person']  # 类别名称

训练脚本

from ultralytics import YOLOdef train_yolo():# 定义模型model = YOLO('yolov8n.pt')  # 使用预训练的 YOLOv8 模型# 训练模型model.train(data='./data.yaml',  # 数据集配置文件路径epochs=10,        # 训练轮数imgsz=640,         # 输入图像大小batch=16,          # 批次大小name='yolov8_person_detection',  # 训练运行名称cache=True         # 是否缓存数据集)if __name__ == '__main__':train_yolo()

推理脚本

from ultralytics import YOLO
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltdef run_inference(image_path, model_path='runs/best.pt'):# 加载训练好的模型model = YOLO(model_path)# 进行推理results = model(image_path)# 显示结果if isinstance(results, list):for result in results:result.show()else:results.show()# 选择第一张图像的结果result_img = results[0].plot()# 使用 OpenCV 显示结果图像cv2.imshow('Inference Result', result_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 保存结果图像save_path = 'inference_result.jpg'cv2.imwrite(save_path, result_img)print(f"Result saved to {save_path}")if __name__ == '__main__':# 替换为你想要检测的图像路径image_path = './test-img/js.jpg'run_inference(image_path)

模型评估

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推理结果

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结论

要实现对其他目标的检测，方法也类似。如果在推理阶段效果不佳，可能是由于训练数据集不够多样化或样本量不足、模型训练参数设置不当、预训练模型选择不合适或冻结层策略不合理、损失函数和评价指标设置不当等原因。解决方案包括：增加数据量，收集更多包含行人的图像，使用数据增强技术（如旋转、缩放、裁剪、颜色变换等）；调整学习率，找到最佳学习率设置，适当增加训练轮次，选择合适的批次大小；尝试不同的预训练模型，调整冻结层策略；检查损失函数，确保适合当前检测任务，使用适当的评价指标（如mAP、F1-score等）监控模型性能。

优化策略可以包括数据增强（随机裁剪、颜色变换、几何变换、添加噪声等）、超参数调整（学习率调度、提前停止、批次大小）、模型架构调整（调整网络层数、多尺度检测、优化检测头）和混合训练数据（多任务学习、使用预训练数据）。通过不断实验和调整，找到适合项目的最佳参数和策略，可以显著提升YOLOv8检测任务上的性能。