yolov8自卸卡车-挖掘机-装载机检测
- YOLOv8算法介绍
- 数据集和模型下载
- 数据集准备
- 数据配置文件（data.yaml）
- 安装依赖
- 模型训练步骤
YOLOv8算法介绍
YOLOv8是You Only Look Once（YOLO）算法家族的最新版本，它是一种单阶段目标检测算法，以其速度和准确性而闻名。YOLOv8在速度和精度上进行了优化，同时确保了模型的实时性。它基于YOLO系列算法，在YOLOv7的基础上进行了多项改进，包括采用新的网络结构和优化算法。
数据集和模型下载
- 数据集和模型
train: E:\python_code\dataset_1\yolo_truck_gongcheng_data_2600\train/images
val: E:\python_code\dataset_1\yolo_truck_gongcheng_data_2600\valid/images
test: E:\python_code\dataset_1\yolo_truck_gongcheng_data_2600\test/images
nc: 3
names:
- excavator
- dump_truck
- wheel_loader
-
yolo算法自卸卡车-挖掘机-装载机检测数据集+2500数据
-
yolov5算法自卸卡车-挖掘机-装载机检测+训练好的权重模型+数据集
-
yolov8算法自卸卡车-挖掘机-装载机检测权重模型+数据集
-
yolov8算法自卸卡车-挖掘机-装载机检测权重模型， 训练好的权重模型+pyqt界面
-
yolov5算法自卸卡车-挖掘机-装载机检测权重模型， 训练好的权重模型+pyqt界面+数据集
-
可视化
数据集准备
对于自卸卡车、挖掘机、轮式装载机的数据集，你需要准备图像，并为这些图像提供标签。数据集应该按照以下结构组织：
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ ├── val/
│ └── test/
└── labels/├── train/├── val/└── test/
每个图像文件对应的标签应该以YOLO格式保存在labels文件夹中，每个标签文件包含多个以空格分隔的值，表示类别ID、中心点坐标、宽度和高度。
数据配置文件（data.yaml）
创建一个data.yaml文件，用于配置数据集路径和类别信息：
train: ./images/train/ # 训练集图像路径
val: ./images/val/ # 验证集图像路径
test: ./images/test/ # 测试集图像路径
nc: 3 # 类别数量
names:
- excavator
- dump_truck
- wheel_loader
安装依赖
确保你已经安装了ultralytics库，如果没有安装，可以使用以下命令安装：
pip install ultralytics
模型训练步骤
-
加载模型：你可以选择从头开始构建一个新模型，或者加载一个预训练模型（推荐用于训练）：
from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.yaml") # 从头开始构建模型 model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载预训练模型 -
训练模型：使用以下命令训练YOLOv8模型：
model.train(data="path/to/your/data.yaml", epochs=100) # 训练模型其中
data参数指向你的data.yaml文件，epochs指定训练的轮数。 -
模型验证：在训练过程中，你可以使用以下命令来评估模型性能：
metrics = model.val() # 评估模型性能 -
模型测试：使用训练好的模型对测试集进行预测：
results = model("path/to/your/test/image.jpg") # 预测测试图像 -
模型导出：将训练好的模型导出为ONNX格式：
path = model.export(format="onnx") # 导出模型到ONNX格式
以上步骤提供了使用YOLOv8进行自卸卡车、挖掘机、轮式装载机目标检测的完整流程。通过这些步骤，可以训练一个能够识别这些工程车辆的模型，并在实际应用中进行目标检测。
