【源码】基于PythonPyTorch框架的YOLOv5跌倒检测项目

项目简介

本项目基于Python和PyTorch框架，利用YOLOv5模型开展训练与推理工作。项目涵盖数据预处理、模型训练、模型优化、模型验证以及模型应用等多个阶段，目标是提升跌倒检测的准确性与实时性。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：进行图像增强、标签编码、数据分割等操作，提高模型训练效果。
2. 模型训练：采用YOLOv5模型训练，支持分布式数据并行（DDP）训练，具备模型恢复功能，可在训练中断后继续训练。
3. 模型优化：支持超参数自动优化，如调整学习率、批量大小等，提升模型性能。
4. 模型验证：提供模型验证功能，可计算平均精度（AP）、混淆矩阵等，评估模型性能。
5. 模型应用：实现对象检测API，支持通过REST API进行在线目标检测，方便实际应用。

安装使用步骤

1. 已下载项目源代码，其中包含YOLOv5模型文件、数据集以及本项目特定的代码文件。
2. 环境准备：确保已安装Python环境和PyTorch框架。
3. 数据准备：根据项目需求，准备或修改数据集，保证数据集格式符合项目要求。
4. 模型训练：运行训练脚本，进行模型训练，可按需调整超参数。 bash python train.py --data fall.yaml --cfg yolov5l.yaml --weights pretrained/yolov5l6.pt --epoch 100 --batch-size 6
5. 模型验证：训练完成后，使用验证脚本评估模型性能。
6. 模型应用：若需应用模型进行目标检测，可运行API脚本，通过API接口发送图像请求获取检测结果。

注意：本项目涉及深度学习模型训练，需要一定计算资源和时间，具体环境配置和训练时间会因硬件和数据集规模不同而有差异。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】