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酒类销售公司的网站建设,广州seo推广系统,安徽安庆邮编,数字中国建设峰会 官方网站海上落水人员及障碍物数据集#xff0c;有500多张并已经标注好了txt格式。已经划分hao训练集和验证集#xff0c;可直接训练#xff0c;【来源自建】 2类【溺水人员#xff0c;障碍物】11海上落水人员及障碍物检测数据集 的完整 YOLOv8 训练与检测系统方案#xff0c;包含…海上落水人员及障碍物数据集有500多张并已经标注好了txt格式。已经划分hao训练集和验证集可直接训练【来源自建】2类【溺水人员障碍物】11海上落水人员及障碍物检测数据集的完整 YOLOv8 训练与检测系统方案包含✅ 数据集说明✅dataset.yaml配置✅ 详细训练代码支持自定义参数✅ 推理与评估脚本✅ 类别建议根据常见海上目标 一、数据集信息项目说明图像总数500 张已标注标注格式YOLO 格式.txt每行class_id cx cy w h划分情况已划分train/val无需再分割直接可用✅ 可直接用于 YOLOv5/v8 等训练典型类别建议person_in_water落水人员、boat小船、buoy浮标、debris漂浮障碍物、life_ring救生圈等 若您的.txt中类别 ID 为 0、1、2…请确保names顺序与标注一致。 二、推荐目录结构请确认您的数据组织如下若不同请调整路径marine_rescue_dataset/ ├── images/ │ ├── train/# 如 400 张│ └── val/# 如 100 张├── labels/ │ ├── train/# 对应 .txt 文件│ └── val/ └── dataset.yaml 注意YOLO 要求labels/与images/同级且子文件夹名一致。 三、dataset.yaml配置文件请根据实际类别修改names。以下为示例假设 4 类# dataset.yamltrain:./images/trainval:./images/valnc:4names:[person_in_water,boat,buoy,debris]✅ 如果您只有“落水人员” 和 “障碍物” 两类可简化为nc:2names:[person_in_water,obstacle] 四、YOLOv8 详细训练代码train.py# train.pyfromultralyticsimportYOLOimporttorchdefmain():# 检查 GPU 可用性devicecudaiftorch.cuda.is_available()elsecpuprint(fUsing device:{device})# 加载预训练模型推荐 yolov8s平衡速度与精度modelYOLO(yolov8s.pt)# 可选: yolov8n (更快), yolov8m (更准)# 开始训练resultsmodel.train(datadataset.yaml,# 数据配置文件路径epochs100,# 总训练轮数500张图建议 80~150imgsz640,# 输入分辨率可尝试 1280 提升小目标检测batch8,# 批次大小500张图 GPU 显存有限建议 8~16namemarine_rescue_v8s,# 实验名称结果保存在 runs/detect/...optimizerAdamW,lr00.001,# 初始学习率lrf0.01,# 最终学习率 lr0 * lrfweight_decay0.0005,warmup_epochs3,# 学习率预热hsv_h0.015,# 色调增强适应海面光照变化hsv_s0.7,hsv_v0.4,degrees15.0,# 旋转增强模拟船只晃动translate0.1,scale0.5,fliplr0.5,# 左右翻转mosaic0.8,# Mosaic 增强提升小目标检测mixup0.2,copy_paste0.3,# Copy-Paste 增强对稀疏目标有效close_mosaic10,# 最后10轮关闭 Mosaicdevicedevice,workers4,saveTrue,save_period10,# 每10轮保存一次模型exist_okFalse,verboseTrue)if__name____main__:main() 五、推理测试代码detect.py# detect.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载最佳模型modelYOLO(runs/detect/marine_rescue_v8s/weights/best.pt)defdetect_image(image_path,conf_thres0.3):resultsmodel(image_path,confconf_thres)annotatedresults[0].plot()# 自动绘制框和标签cv2.imshow(Marine Rescue Detection,annotated)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 批量检测文件夹defdetect_folder(folder_path):resultsmodel(folder_path,conf0.3,saveTrue,projectoutput)print(f结果保存至: output/)# 示例detect_image(test.jpg)# detect_folder(test_images/) 六、验证集评估evaluate.py# evaluate.pyfromultralyticsimportYOLO modelYOLO(runs/detect/marine_rescue_v8s/weights/best.pt)metricsmodel.val(datadataset.yaml,splitval)print(fmAP0.5:{metrics.box.map50:.4f})print(fmAP0.5:0.95:{metrics.box.map:.4f})print(fPrecision:{metrics.box.mp:.4f})print(fRecall:{metrics.box.mr:.4f})⚙️ 七、训练建议针对海上场景挑战解决方案落水人员目标小使用imgsz1280启用copy_paste增强海面反光/波浪干扰增强hsv_v亮度和degrees旋转样本量少500启用强数据增强Mosaic, MixUp, Copy-Paste类别不平衡检查各类别数量必要时过采样少数类 八、项目交付内容✅dataset.yaml✅train.py含详细参数注释✅detect.py单图/批量推理✅evaluate.py性能评估✅ 模型导出ONNX/TensorRT支持该系统可广泛应用于海上搜救无人机智慧海事监控平台救援机器人视觉模块海洋安防预警系统