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基于YOLOv8的5类人体行为检测完整教程

文章目录

1. 项目概述
2. 数据集详情
   2.1 数据集规模与类别分布
   2.2 数据集目录结构
3. 环境部署准备
   3.1 依赖库安装
   3.2 YOLOv5源码下载
4. 数据集配置文件编写
5. 模型训练流程
6. 模型验证评估流程
7. 模型推理预测流程
   7.1 加载预训练模型推理单图
   7.2 加载训练完成模型测试图片
8. 版权声明

一、项目概述

本项目基于YOLOv8目标检测算法搭建人体行为检测模型，可识别5种人体行为类别：跌倒、站立、蹲下、坐下、跑步。
配套数据集同时提供VOC(XML)、YOLO(TXT)两种标注格式，可直接用于YOLOv5模型训练，适用于安防摔倒预警、厂区人员行为监控、居家老人看护等场景。

二、数据集详情

2.1 数据集规模与类别分布

总图片数量：3000张

• 训练集：2400张
• 验证集：600张

合计：3000张图像，3000个目标标注框

2.2 数据集目录结构

human_behavior_detection_dataset/ ├── images/ # 图片文件夹 │ ├── train/ # 训练集图片 │ │ ├── 000001.jpg │ │ ├── 000002.jpg │ │ └── ... │ ├── val/ # 验证集图片 │ ├── 000001.jpg │ ├── 000002.jpg │ └── ... ├── labels/ # YOLO TXT标注文件 │ ├── train/ │ │ ├── 000001.txt │ │ ├── 000002.txt │ │ └── ... │ ├── val/ │ ├── 000001.txt │ ├── 000002.txt │ └── ... ├── labels_voc/ # VOC XML标注文件 ├── train/ │ ├── 000001.xml │ ├── 000002.xml │ └── ... ├── val/ ├── 000001.xml ├── 000002.xml └── ...

三、环境部署准备

3.1 批量安装依赖

新建requirements.txt，写入以下依赖：

numpy opencv-python pyyaml torch torchvision albumentations matplotlib pandas

执行安装命令：

pipinstall-rrequirements.txt

3.2 下载YOLOv5源码

gitclone https://github.com/ultralytics/yolov5cdyolov5 pipinstall-rrequirements.txt

四、数据集配置文件

在yolov5根目录新建human_behavior_detection.yaml，配置内容：

path:human_behavior_detection_dataset# 数据集根目录相对路径train:images/train# 训练集图片路径val:images/val# 验证集图片路径nc:5# 检测类别总数names:['Fall','Stand','Squat','Sit','Run']# 类别名称对应

五、模型训练流程

1. 加载官方预训练权重模型
2. 读取训练集图片与标注
3. 前向传播、反向传播迭代训练
4. 保存训练权重文件

六、模型验证评估流程

1. 加载预训练模型
2. 设置输入图像尺寸
3. 加载验证集图片与标注
4. 模型推理计算指标
5. 计算mAP、Precision、Recall等统计指标

七、模型推理预测流程

7.1 通用推理步骤（预训练模型测试）

1. 加载预训练模型
2. 读取本地图像
3. 模型前向预测
4. 绘制检测框可视化图像
5. 展示结果图片

7.2 训练完成模型测试流程

1. 加载训练完毕的权重模型
2. 读取待测试图片
3. 执行目标检测预测
4. 可视化绘制类别、置信度、边界框