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【深度学习目标检测】三、基于深度学习的人物摔倒检测（python，yolov8）_yolov8 实现摔倒检测

作者：小丑西瓜9 | 2024-03-08 18:32:07

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yolov8 实现摔倒检测

深度学习目标检测方法则是利用深度神经网络模型进行目标检测，主要有以下几种：

  1. R-CNN系列：包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，通过候选区域法生成候选目标区域，然后使用卷积神经网络提取特征，并通过分类器对每个候选区域进行分类。
  2. SSD：Single Shot MultiBox Detector，通过在特征图上利用不同大小和形状的卷积核进行目标检测，同时预测目标的类别和位置。
  3. YOLO：You Only Look Once，将目标检测问题转化为回归问题，通过将图像分割成网格单元，并预测每个单元中是否存在目标以及目标的位置和类别。
  4. RetinaNet：通过引入Focal Loss解决目标检测中类别不平衡问题，提高了小目标的检测效果。

YOLOv8是一种用于对象检测的深度学习模型，它是YOLO系列模型的最新版本。本文介绍了基于Yolov8的任务摔倒检测模型，包括训练过程和数据准备过程，同时提供了推理的代码。对准备计算机视觉相关的毕业设计的同学有着一定的帮助。

效果如下图，可以看到，躺着的人都被检测出来了：

示例2：

一、安装yolov8

yolov8官方文档：https://docs.ultralytics.com/zh/

安装部分参考：官方安装教程

二、数据集处理

本次训练使用的摔倒数据集来自aistudio摔倒数据集，该数据集默认的格式是VOC格式，使用yolov8训练需要转换数据集格式。

该数据集包含3个类别：正常、摔倒、其他

其示例图片如下：

数据集的格式转换可以参考：官方数据集格式转换教程

本文提供已经完成转换的数据集，可以使用yolov8直接训练（因为有的数据有问题，训练的时候可能有警告，但是可以忽略）：yolov8格式的任务摔倒数据集

三、修改yolov8配置文件

1、添加数据集配置文件

在ultralytics/ultralytics/cfg/datasets目录下添加fall.yaml，添加以下内容：

  1. # Ultralytics YOLO 
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