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我们的模型的性能显示了大约0.2%的正增长，同时，从TIDE分析可以看出，假正例在误差中的贡献也有所降低。

结论

额外的数据有助于使模型对背景干扰更加稳健，但是收集到的数据量与总体数据集大小相比仍然非常少，并且模型仍然存在一些误报。当在随机图像上进行测试时，该模型能够很好地泛化。

总结

我们从模型选择开始，以COCO作为基准，我们实现一系列的模型。此外，我们考虑了推理时间和模型架构，并选择了yolov5。我们收集并清理了各种公开可用的数据集，并使用各种数据扩充技术来转换这些数据集，以适应我们的用例。 后，我们收集存储图像，并在手工注释后将其添加到数据集中。我们的 终模型是在这个精心设计的数据集上训练的，能够从0.46map@IOU0.5提高到0.79map@IOU0.5。

结论

通过根据用例对数据集进行处理，我们改进了大约20%的对象检测模型，该模型在映射和延迟方面仍有改进的余地，所选的超参数是yolov5默认给出的，我们可以使用optuna等超参数搜索库对它们进行优化。当训练分布和测试分布之间存在差异时，域适应是另一种可以使用的技术，同样，这种情况可能需要一个持续的训练循环，其中含额外的数据集，以确保模型的持续改进。

原文标题：使用Python+OpenCV+yolov5实现行人目标检测

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责任编辑：haq

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