基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

引言

行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用，广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容，自动识别并定位行人，这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战，如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来，深度学习的进步，尤其是目标检测领域的快速发展，为行人检测提供了强有力的支持。

YOLO（You Only Look Once）系列模型，作为目前目标检测领域最为流行和高效的模型之一，因其优秀的检测精度和实时性能，广泛应用于各种目标检测任务。YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10等版本通过不断优化，提供了更高的精度、更快的推理速度以及更强的可部署性。

本文将详细介绍如何基于YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10模型构建一个高效的行人检测与识别系统，并结合PyQt5设计一个图形化用户界面（UI）进行可视化展示。我们还将介绍数据集的选择与处理、模型的训练与评估、系统优化及实际部署等内容，并提供完整的代码实现。

目录

引言

1. 行人检测的深度学习背景

1.1 YOLO系列模型概述

2. 数据集选择与处理

2.1 公开数据集

2.2 数据预处理

2.3 数据集划分

3. YOLO模型训练

3.1 YOLOv5训练

3.2 YOLOv8训练

3.3 YOLOv10训练

4. 模型评估与对比

5. 用户界面设计

5.1 安装PyQt5

5.2 创建UI界面

5.3 运行程序

6. 部署与优化

7. 总结

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1. 行人检测的深度学习背景

行人检测主要通过计算机视觉技术识别视频或图像中的行人目标。与传统的计算机视觉方法（如Haar级联分类器）相比，基于深度学习的检测方法