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本文将详细介绍怎样以官方yolov8、yolov5为主干，实现对室表里场景中人的检测识别，且利用PyQt5计划了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模子，进行自己数据的检测。
我们的系统界面不仅外观优美，而且具备出色的检测精度和强大的功能。它支持多目标实时检测，并答应您自由选择感兴趣的检测目标。

   关键词：行人检测；目标检测；深度学习；特征融合；注意力机制；卷积神经网络
  

一、整体资源介绍

项目中所用到的算法模子和数据集等信息如下：
算法模子：
    yolov8、yolov8 + SE注意力机制 或 yolov5、yolov5 + SE注意力机制
数据集：
    网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。
以上是本套代码算法的简单阐明，添加注意力机制是本套系统的创新点 。
技能要点

• OpenCV：主要用于实现各种图像处理和盘算机视觉相干使命。
  
• Python：接纳这种编程语言，因其简洁易学且拥有大量丰富的资源和库支持。
  
• 数据加强技能： 翻转、噪点、色域变更，mosaic等方式，提高模子的鲁棒性。
  

功能展示：

部分核心功能如下：

• 功能1： 支持单张图片识别
  
• 功能2： 支持遍历文件夹识别
  
• 功能3： 支持识别视频文件
  
• 功能4： 支持摄像头识别
  
• 功能5： 支持结果文件导出（xls格式）
  
• 功能6： 支持切换检测到的目标查察
  

功能1 支持单张图片识别

系统支持用户选择图片文件进行识别。通过点击图片选择按钮，用户可以选择必要检测的图片，并在界面上查察所有识别结果。该功能的界面展示如下图所示：

功能2 支持遍历文件夹识别

系统支持选择整个文件夹进行批量识别。用户选择文件夹后，系统会主动遍历此中的所有图片文件，并将识别结果实时更新体现在右下角的表格中。该功能的展示效果如下图所示：

功能3 支持识别视频文件

在许多情况下，我们必要识别视频中的目标。因此，系统计划了视频选择功能。用户点击视频按钮即可选择待检测的视频，系统将主动剖析视频并逐帧识别多个目标，同时将识别结果记载在右下角的表格中。以下是该功能的展示效果：

功能4 支持摄像头识别

在许多场景下，我们必要通过摄像头实时识别目标。为此，系统提供了摄像头选择功能。用户点击摄像头按钮后，系统将主动调用摄像头并进行实时识别，识别结果会即时记载在右下角的表格中。

功能5 支持结果文件导出（xls格式）

本系统还添加了对识别结果的导出功能，方便后续查察，目前支持导出xls数据格式，功能展示如下：

功能6 支持切换检测到的目标查察

二、数据集

提供全面、布局化的数据集，它不仅包含了丰富的类别，而且已经过细地划分为训练集、验证集和测试集，以满意不同阶段的模子训练需求。而且数据集的格式，可直接支持YOLO训练，无需额外的格式转换工作。
个人筛选的 人 的数据集， 8000张。
数据样式如下：

三、算法介绍

1. YOLOv8 概述

简介

YOLOv8算法的核心特性和改进如下：

• 全新SOTA模子
  YOLOv8 提供了全新的最先辈（SOTA）的模子，包括P5 640 和 P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模子。与YOLOv5类似，它提供了N/S/M/L/X五种尺度的模子，以满意不同场景的需求。
  
• Backbone
  骨干网络和Neck部分参考了YOLOv7 ELAN的计划头脑。
  将YOLOv5的C3布局更换为梯度流更丰富的C2f布局。
  针对不同尺度的模子，调整了通道数，使其更适配各种使命需求。
  
  
  
  网络布局如下：
  
  
  
  

   相比之前版本，YOLOv8对模子布局进行了经心微调，不再是“无脑”地将同一套参数应用于所有模子，从而大幅提升了模子性能。这种优化使得不同尺度的模子在面对多种场景时都能更好地适应。
  然而，新引入的C2f模块虽然加强了梯度流，但其内部的Split等操作对特定硬件的摆设大概不如之前的版本友爱。在某些场景中，C2f模块的这些特性大概会影响模子的摆设服从。
2. YOLOv5 概述

简介

YOLOV5有YOLOv5n，YOLOv5s，YOLOv5m，YOLOV5l、YOLO5x五个版本。这个模子的布局基本一样，不同的是deth_multiole模子深度和width_multiole模子宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码巨细排序一样，YOLOV5n网络是YOLOV5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此底子上不停加深，不停加宽。不过最常用的一样平常都是yolov5s模子。

本系统接纳了基于深度学习的目标检测算法——YOLOv5。作为YOLO系列算法中的较新版本，YOLOv5在检测的精度和速度上相较于YOLOv3和YOLOv4都有显著提升。它的核生理念是将目标检测题目转化为回归题目，简化了检测过程并提高了性能。
YOLOv5引入了一种名为SPP (Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法。SPP能够在不增加盘算量的情况下，提取多尺度特征，从而显著提升检测效果。
在检测流程中，YOLOv5首先通过骨干网络对输入图像进行特征提取，天生一系列特征图。然后，对这些特征图进行处理，天生检测框和对应的类别概率分数，即每个检测框内物体的类别和其置信度。
YOLOv5的特征提取网络接纳了CSPNet (Cross Stage Partial Network)布局。它将输入特征图分成两部分，一部分通过多层卷积处理，另一部分进行直接下采样，最后再将两部分特征图进行融合。这种计划加强了网络的非线性表达能力，使其更擅长处理复杂配景和多样化物体的检测使命。