本文主要内容:详细介绍了船舶检测整个过程，从创建数据集到训练模型再到预测结果全部可视化操作与分析。
文末有数据集获取方式，请先看检测效果
- 现状
船舶检测和识别是一项重要的任务，它涉及到航运安全、港口管理、海洋保护等方面，现在随着人工智能、计算机视觉和机器学习技术的发展，船舶检测和识别已经成为一种可行的技术方案。传统的船舶检测方法通常需要复杂的特征提取和手工设计的分类器，这些方法往往需要大量的人工参与和专业知识。近年来，基于深度学习的目标检测方法逐渐兴起，其中YOLOv8是一种非常有效的目标检测算法。
- 数据集来源
公开数据集。此数据集共有7000张图片，6种船舶类别，分别是：ore carrier，passenger ship，container ship，bulk cargo carrier，general cargo ship，fishing boat。
- 操作步骤与结果分析
- 创建数据集：点击创建数据集，填入基本信息，上传图片数据压缩包和标签文件；
2. 模型训练：选择任务类型、模型算法以及实验参数，点击开始训练；
3. 任务训练结束后，可查看任务是否成功及训练成功的指标数；
并可以查看数据详情，包括数据集基本信息、标签信息、图片分布、标签分布等；
还可查看混淆矩阵的可视化图像，用于展示模型在不同类别上的分类效果。
可以查看不同标签类别的统计结果，包括精确率precision（precision）和召回率recall（recall），还可以查看真实标签数量、预测标签数量、正确检测标签数量等数字；
4. 模型转换：Coovally平台支持云边端转换，在任务详情页转换成onnx格式；
5. 模型部署：点击模型部署，完成后即可选择模型，上传图片进行预测；
6. 模型下载与分享：用户可根据自己的需求在Coovally平台进行下载和分享。
本博文所展示的YOLOv8m模型在给定数据集上展现出了卓越的性能，检测精度极高，足以满足实际场景中的需求。若您对此模型及其操作步骤感兴趣，关注或私信我们，获取更多关于数据集和模型训练的详细信息。
另外，Coovally是一个AI项目开发与应用平台，就是本博文演示部分的展示，目前Coovally平台在火热公测中，可以进行免费试用。更多信息可以微信搜索Coovally_AI或关注跑码地Coovally AI公众号。
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