摔倒检测+yolov5 资源文件介绍
本资源文件提供了用于摔倒检测的训练数据集和相关代码，基于yolov5模型进行训练和检测。以下是资源文件的详细介绍：
数据集来源
- Le2i Fall detection Dataset: 该数据集包含多个场景下的摔倒和非摔倒视频帧，标签格式为txt文件，提供了摔倒帧数的起始与终止点。
- 中国华录杯——定向算法赛（人体摔倒姿态识别）: 该数据集提供了未标注的测试集，用户可以根据需要自行标注。
数据处理
- Le2i Fall detection Dataset: 数据集解压后，通过代码将txt格式的标签转换为VOC格式的xml文件，便于后续模型训练。
- 中国华录杯数据集: 用户需要自行标注数据，并转换为VOC格式。
模型训练
- 使用yolov5模型进行训练，将VOC格式的数据集转换为yolov5所需的格式。
- 训练过程中，使用CUDA加速，设置图像大小为640x640，批量大小为16，训练轮数为600。
使用说明
- 数据集下载: 下载并解压数据集文件。
- 数据处理: 运行提供的Python脚本，将txt格式的标签转换为VOC格式的xml文件。
- 模型训练: 使用yolov5进行模型训练，根据训练结果调整参数。
注意事项
- 数据集可能存在侵权问题，使用时请自行确认。
- 训练过程中，建议使用GPU加速以提高训练效率。
通过本资源文件，用户可以快速搭建摔倒检测系统，并进行模型训练和测试。