数据集

YOLOv5是一种目标检测算法，可以用于检测图像中的人行道-斑马线。在目标检测领域，YOLOv5通过结合多种技术手段，包括使用Mosaic数据增强操作、自适应锚框计算与自适应图片缩放方法、利用Neck网络提升特征的多样性及鲁棒性等，使得其检测效果和速度都有所提升。

对于人行道-斑马线的检测，YOLOv5模型会根据输入的图片，在图像特征的预测过程中，对边界框和类别进行预测。在具体操作中，输入图片会经过Backbone网络进行特征提取，然后通过Neck网络将图像特征传递到预测层，最后通过Head网络对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。

数据集：
YOLO行人道斑马线目标检测数据集dataset3 YOLO-crosswalk-dataset-3.zip
YOLO行人道斑马线目标检测数据集dataset2 YOLO-crosswalk-dataset-2.zip

yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型

yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型下载：

YOLOv5人行道-斑马线目标检测模型训练步骤如下：

• 数据准备：使用精灵标注助手对图像进行标注，注意标签要用英文，导出PASCAL VOC数据格式。
• 数据规范化：将数据导出的xml文件转成yolo需要的txt文件，转换的程序可以用下面网站的转换程序。新建两个文件夹train,valid：每个文件夹内包含：这两个文件夹，images文夹放图片，lables文件夹放转换后的txt文件。数据配置文件和train,valid文件夹放到相同路径下。
• 配置环境：安装Anaconda，创建一个专门用来训练YOLOv5的虚拟环境，安装yolov5需要的模块。
• 模型训练：将Ultralytics开源的YOLOv5代码Clone或下载到本地，将工作路径切换到解压好的文件夹下，运行train.py进行模型训练。

模型训练结果
训练好的yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型