基于YOLOv8的5类人体行为检测完整教程文章目录项目概述数据集详情2.1 数据集规模与类别分布2.2 数据集目录结构环境部署准备3.1 依赖库安装3.2 YOLOv5源码下载数据集配置文件编写模型训练流程模型验证评估流程模型推理预测流程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.txt3.2 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、模型训练流程加载官方预训练权重模型读取训练集图片与标注前向传播、反向传播迭代训练保存训练权重文件六、模型验证评估流程加载预训练模型设置输入图像尺寸加载验证集图片与标注模型推理计算指标计算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加载预训练模型读取本地图像模型前向预测绘制检测框可视化图像展示结果图片7.2 训练完成模型测试流程加载训练完毕的权重模型读取待测试图片执行目标检测预测可视化绘制类别、置信度、边界框