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等级数据量核心权益【1】5,000 张适合快速验证数…监控视角交通目标车辆行人检测数据集 YOLO格式高清路口实时监控行人/车辆/多目标✅ 直接来自路口监控摄像头非网络爬取、非二次加工✅ YOLO标准格式、 数据集套餐价格表等级数据量核心权益【1】5,000 张适合快速验证数据质量与模型适配性。【2】50,000 张满足课程设计、毕业设计或小型实验项目需求。—1基于 YOLOv8 车辆行人检测数据集2类的完整训练流程与代码适用于您提供的YOLO格式数据集包含车辆、行人两类目标。 一、项目结构说明VehiclePersonDetection/ ├── datasets/# 数据集目录YOLO格式│ ├── images/ │ │ ├── train/# 训练图像│ │ └── val/# 验证图像│ └── labels/ │ ├── train/# 训练标签.txt│ └── val/# 验证标签.txt├── vehicle_person.yaml# 数据配置文件├── train.py# 模型训练脚本└── runs/# 训练输出目录自动创建 二、1. 安装依赖pipinstallultralytics opencv-python numpy matplotlib tqdm推荐使用 Python 3.8~3.11PyTorch ≥ 1.8️ 三、2. 数据集格式要求YOLO 标准每个图像对应一个.txt文件例如datasets/images/train/001.jpgdatasets/labels/train/001.txt.txt内容格式class_id x_center y_center width height类别class_id示例车辆00 0.45 0.6 0.2 0.1行人11 0.7 0.5 0.1 0.2✅ 所有坐标为归一化值[0,1]由 LabelImg 自动转换✅ 使用 LabelImg 进行标注并导出 YOLO 格式 四、3. 创建vehicle_person.yaml配置文件# vehicle_person.yamltrain:./datasets/images/trainval:./datasets/images/valnc:2names:[车辆,行人]✅nc2表示两个类别✅names顺序必须与标注时的 class_id 对应class_id0 → 车辆class_id1 → 行人 五、4. 训练代码train.py# train.pyfromultralyticsimportYOLOimportosdefmain():# 确保输出目录存在os.makedirs(runs,exist_okTrue)# 加载预训练模型YOLOv8smodelYOLO(yolov8s.pt)# 支持 yolov8n, yolov8m, yolov8l 等# 开始训练resultsmodel.train(datavehicle_person.yaml,# 数据配置文件epochs100,# 训练轮数imgsz640,# 输入图像尺寸batch16,# 批大小根据显存调整8/16/32namevehicle_person_train,# 实验名称optimizerAdamW,# 优化器lr00.001,# 初始学习率lrf0.01,# 最终学习率 lr0 * lrfpatience15,# 早停若15轮无提升则停止saveTrue,# 保存最佳和最后模型save_period10,# 每10轮保存一次device0,# GPU设备ID0,1,... 或 cpuworkers4,# 数据加载线程数projectruns,# 输出根目录exist_okFalse,# 若实验名已存在是否覆盖verboseTrue# 打印详细日志)print(✅ 训练完成最佳模型路径,results.save_dir/weights/best.pt)if__name____main__:main()▶️ 六、5. 启动训练在终端执行python train.py⏱️ 训练时间参考RTX 3060batch16, imgsz640 → 约 1.0 小时100 epochs 七、6. 训练过程监控日志自动保存在runs/detect/vehicle_person_train/可视化指标results.pngloss、mAP0.5、precision、recall 曲线confusion_matrix.png混淆矩阵labels.jpg标签分布热力图使用 TensorBoard可选tensorboard --logdir runs✅ 八、7. 验证与测试可选训练完成后可单独验证fromultralyticsimportYOLO modelYOLO(runs/detect/vehicle_person_train/weights/best.pt)metricsmodel.val(datavehicle_person.yaml)print(metrics.box.map)# mAP0.5print(metrics.box.map50)# mAP0.5print(metrics.box.precision)# Precisionprint(metrics.box.recall)# Recall 九、8. 导出模型用于部署modelYOLO(best.pt)model.export(formatonnx)# 导出 ONNXmodel.export(formatengine)# 导出 TensorRT需 CUDAmodel.export(formatopenvino)# 导出 OpenVINO 十、调优建议针对车辆行人检测问题解决方案车辆小目标漏检增加imgsz1280、使用yolov8m或yolov8l行人遮挡误检降低conf_threshold0.3、增加数据增强类别不平衡在train.py中添加class_weights[1.0, 2.0]显存不足减小batch如 8、使用yolov8n、设置imgsz416 附快速检查数据集是否合规# check_dataset.pyimportosdefcheck_dataset(rootdatasets):forsplitin[train,val]:img_diros.path.join(root,images,split)lbl_diros.path.join(root,labels,split)imgsset(os.listdir(img_dir))lblsset(f.replace(.txt,.jpg)forfinos.listdir(lbl_dir))missingimgs-lbls extralbls-imgsifmissing:print(f⚠️{split}: 缺少标签的图片:{missing})ifextra:print(f⚠️{split}: 多余的标签:{extra})print(✅ 数据集结构校验完成)if__name____main__:check_dataset()