基于python+ultralytics的YOLOv8模型进行训练的行人跌倒检测模型+最先进性能精准检测+开发文档（高分优秀项目

## 基于Ultralytics训练的行人跌倒检测模型 ### 模型介绍 YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列，提供最先进的性能。 ### 模型结构 特征提取部分采用了一种名为CSPDarknet的网络结构，它是一种基于Darknet的改进版本。CSPDarknet采用了Cross Stage Partial Network（CSP）结构，将网络分为两个部分，每个部分都包含多个残差块。这种结构可以有效地减少模型的参数量和计算量，同时提高特征提取的效率。 目标检测部分采用了一种名为YOLOv4-Head的检测头结构。该结构包含了多个卷积层和池化层，用于对特征图进行处理和压缩。然后，通过多个卷积层和全连接层，将特征图转换为目标检测结果。YOLOv8采用了一种基于Anchor-Free的检测方式，即直接预测目标的中心点和宽高比例，而不是预测Anchor框的位置和大小。这种方式可以减少Anchor框的数量，提高检测速度和精度。 ### 数据集 推荐使用一个[行人跌倒数据集](https://download.csdn.net/download/weixin_45921929/87404296?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168871052416800215067805%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=168871052416800215067805&biz_id=1&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-download-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-6-87404296-null-null.142^v88^control_2,239^v2^insert_chatgpt&utm_term=%E8%A1%8C%E4%BA%BA%E8%B7%8C%E5%80%92%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%EF%BC%88VOC%E6%A0%BC%E5%BC%8F%EF%BC%89%20&spm=1018.2226.3001.4187.7) ，可用于行人跌倒的检测与识别。 ### 训练及推理 #### 环境配置 训练环境如下： - Windows11 - cuda:11.1 - pytorch:1.8.1+cu111 准备好环境后，先进入自己带pytorch的虚拟环境，安装 ultralytics 库 ` pip install ultralytics` #### 训练 Ultralytics 模型的训练程序是train.py ，修改相应路径后，执行该python文件 #### 预训练模型 在根目录下提供了一个预训练模型以及对应的onnx模型 fall_detect.pt —— `#基于pytorch框架训练出的yolo预训练模型 ` fall_detect.onnx —— `#由fall_detect.pt转换的onnx模型 ` #### 测试 yolo模型用如下命令对新数据进行预测 ，source需要指定为自己的图像路径，或者摄像头（0）。 `yolo task=detect mode=predict model=fall_detect.pt source=data/images device=0` | 名称 | 默认值 | 描述 | | :------------: | :--------------------: | :---------------------------------------------: | | source | ‘ultralytics/assets’ | 图片或视频的源目录 | | save | False | 是否保存结果 | | show | False | 是否显示结果 | | save_txt | False | 将结果保存为 .txt 文件 | | save_conf | False | 保存带有置信度分数的结果 | | save_crop | Fasle | 保存裁剪后的图像和结果 | | conf | 0.3 | 置信度阈值 | | hide_labels | False | 隐藏标签 | | hide_conf | False | 隐藏置信度分数 | | vid_stride | False | 视频帧率步幅 | | line_thickness | 3 | 边界框厚度（像素） | | visualize | False | 可视化模型特征 | | augment | False | 将图像增强应用于预测源 | | agnostic_nms | False | 类别不可知的 NMS | | retina_masks | False | 使用高分辨率分割蒙版 | | classes | null | 只显示某几类结果，如class=0, 或者 class=[0,2,3] | #### 推理 我提供了基于ONNXruntime(ORT)的推理程序，版本依赖： onnxruntime>= 1.14.0 #### ORT TL.py 是基于ORT的的推理程序 ### 性能和准确率数据 测试数据使用的是行人跌倒数据集 | Engine | Model Path | Model Format | Accuracy(%) | | :---------: | :--------------: | :----------: | :---------: | | ONNXRuntime | fall_detect.onnx | onnx | 83.5 | ### 源码仓库及问题反馈 https://github.com/eRbAa/Fall-Detect ### 参考 https://blog.csdn.net/weixin_45921929/article/details/128673338 https://blog.csdn.net/qq_40553788/article/details/130666321