YOLOv11公共场所人群年龄目标检测数据集 数据集基本信息目标类别 [‘adult’, ‘child’, ‘elder’]中文类别[‘成人’, ‘儿童’, ‘老人’]训练集196 张验证集56 张测试集28 张总计280 张 data.yaml 配置信息该数据集提供了data.yaml文件内容如下train:../train/imagesval:../valid/imagestest:../test/imagesnc:3names:[adult,child,elder]️ 标注可视化 数据集分析YOLOv11公共场所人群年龄目标检测数据集该数据集聚焦于公共场所中成人、儿童和老人的精准识别通过多场景、多角度的图像采集构建了高质量的目标检测训练资源。数据集涵盖了教室、公交站台、休息区、会议厅等多种典型公共环境真实反映了不同年龄段人群在日常活动中的分布特征为智能监控、人群分析及公共服务优化提供了可靠的数据支撑。从数据分布来看该数据集精心设计了280张图像其中训练集196张、验证集56张、测试集28张比例分配合理。这种划分方式既保证了模型训练的充分性又预留了足够的独立样本用于验证和测试能够有效评估模型在不同场景下的泛化能力满足实际应用需求。标注工作严格按照统一标准执行所有图像中的成人、儿童和老人均被精确框选并分类标注。标注人员经过专业培训确保了标签的准确性和一致性避免了因主观判断导致的误差。规范的标注流程为模型训练奠定了坚实基础有助于提升检测精度和鲁棒性。该数据集可广泛应用于智慧城市建设、公共场所安全管理、老年人服务优化等领域。例如在公交站台可实现客流统计与优先级服务在教育机构可用于学生行为分析在医疗机构可辅助老年人健康管理具有显著的社会价值和商业潜力。YOLOv11训练步骤一、环境安装pipinstallultralytics# 依赖要求Python≥3.8PyTorch≥1.8。安装完成后可通过 yolo checks 验证环境。二、数据集准备YOLO格式1. 目录结构数据集必须严格按以下结构组织dataset/ ├── train/ │ ├── images/ # 训练图片jpg/png │ └── labels/ # YOLO格式标注txt ├── val/ │ ├── images/ │ └── labels/ └── data.yaml # 数据集配置文件2. YOLO标注格式每个*.txt文件对应一张图片每行格式为class_id center_x center_y width height所有数值均为相对于图片宽高的归一化值0~1。3. data.yaml 配置文件# data.yamlpath:../dataset# 数据集根目录相对或绝对路径train:train/images# 训练集图片路径val:val/images# 验证集图片路径test:test/images# 测试集图片路径可选# 类别信息nc:2# 类别数量names:[class1,class2]# 类别名称列表三、模型选择YOLO11 提供 5 种尺度官方命名规则为yolo11{n/s/m/l/x}.pt模型参数量适用场景yolo11n2.6M边缘设备、速度优先yolo11s9.4M平衡精度与速度yolo11m20.1M常规GPU训练yolo11l25.3M高精度需求yolo11x56.9M极致精度、算力充足四、模型训练方式1Python API推荐创建train.pyfromultralyticsimportYOLOdefmain():# 加载预训练模型推荐基于COCO预训练权重微调modelYOLO(yolo11m.pt)# 训练参数train_params{data:data.yaml,# 数据集配置文件epochs:100,# 训练轮次imgsz:640,# 输入图像尺寸batch:16,# 批次大小根据显存调整device:0,# GPU设备号cpu表示CPU训练workers:8,# 数据加载线程数optimizer:SGD,# 优化器SGD/Adam/AdamWlr0:0.01,# 初始学习率patience:50,# 早停耐心值save:True,# 保存模型project:runs/train,# 项目保存路径name:exp,# 实验名称single_cls:False,# 单类别检测设为Trueclose_mosaic:10,# 最后N轮关闭马赛克增强}# 开始训练resultsmodel.train(**train_params)# 输出最佳模型路径print(fBest model saved at:{results.best})if__name____main__:main()三种模型加载方式对比# 方式A从YAML构建全新模型从头训练适合网络结构改进modelYOLO(yolo11m.yaml)# 方式B加载预训练权重最常用推荐modelYOLO(yolo11m.pt)# 方式C构建新模型并迁移预训练权重改进网络后使用modelYOLO(yolo11m.yaml).load(yolo11m.pt)方式2命令行 CLI# 基础训练yolo detect traindatadata.yamlmodelyolo11m.ptepochs100imgsz640batch16device0# 多GPU训练yolo detect traindatadata.yamlmodelyolo11m.ptepochs100device0,1# 从YAML预训练权重训练yolo detect traindatadata.yamlmodelyolo11m.yamlpretrainedyolo11m.ptepochs100五、关键训练参数说明参数说明建议值epochs训练总轮次100~300imgsz输入尺寸640标准batch批次大小8/16/32根据显存device训练设备0单GPU、0,1多GPU、cpu、mpsApple芯片workers数据加载线程8~16Windows建议≤8optimizer优化器SGD默认、Adam、AdamWlr0/lrf初始/最终学习率0.01 / 0.01momentumSGD动量0.937weight_decay权重衰减0.0005single_cls单类别模式True/Falseresume恢复中断训练True需指定last.ptamp自动混合精度True默认开启省显存六、模型验证创建val.pyfromultralyticsimportYOLOdefmain():# 加载训练好的最佳权重modelYOLO(runs/train/exp/weights/best.pt)# 验证metricsmodel.val(datadata.yaml,splitval,# 验证集val 或 testimgsz640,batch16,iou0.6,# NMS IoU阈值device0,save_jsonFalse,# 是否保存COCO格式JSON)# 输出关键指标print(fmAP50-95:{metrics.box.map})# mAP0.5:0.95print(fmAP50:{metrics.box.map50})# mAP0.5print(fmAP75:{metrics.box.map75})# mAP0.75if__name____main__:main()CLI 方式yolo detect valmodelruns/train/exp/weights/best.ptdatadata.yaml七、模型推理/预测创建predict.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2defmain():modelYOLO(runs/train/exp/weights/best.pt)# 单张图片推理resultsmodel.predict(sourcetest_images/,# 图片路径、文件夹、URL或摄像头索引0imgsz640,conf0.25,# 置信度阈值iou0.45,# NMS IoU阈值device0,saveTrue,# 保存结果图showFalse,# 是否弹窗显示)# 遍历结果forresultinresults:boxesresult.boxes# 检测框masksresult.masks# 分割掩码如使用分割模型probsresult.probs# 分类概率# 获取坐标、置信度、类别forboxinboxes:x1,y1,x2,y2box.xyxy[0].tolist()confbox.conf[0].item()clsint(box.cls[0].item())print(fClass:{cls}, Conf:{conf:.2f}, Box: [{x1:.1f},{y1:.1f},{x2:.1f},{y2:.1f}])if__name____main__:main()CLI 方式yolo detect predictmodelruns/train/exp/weights/best.ptsourcetest_images/saveTrue## 数据集下载 小郭AI日志数据集YOLOv11公共场所人群年龄目标检测数据集-280张-pedestrian-1_5.zip https://pan.baidu.com/s/1dIsw7vhvZYiRlebRkpXAiw 提取码fteeCLI 方式 bash yolo detect predict modelruns/train/exp/weights/best.pt sourcetest_images/ saveTrue ## 数据集下载 小郭AI日志