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卖建材的网站,广州安卓程序开发,门户网站建设困难,外包加工项目红外船舶数据集#xff0c;包含 1284 幅红外遥感图像和3061个船舶实例。 图像大小为 500*500。 所有图像都经过辐射校准和快速视线光谱超立方体大气分析。共有 373 个近岸场景#xff0c;包含 924 个实例#xff1b;911 个离岸场景#xff0c;包含 2137 个实例。 已做好标注…红外船舶数据集包含 1284 幅红外遥感图像和3061个船舶实例。 图像大小为 500*500。 所有图像都经过辐射校准和快速视线光谱超立方体大气分析。共有 373 个近岸场景包含 924 个实例911 个离岸场景包含 2137 个实例。已做好标注有TXTYOLO和XML格式红外船舶数据集包含 1284 幅红外遥感图像和3061个船舶实例。图像大小为 500*500。 收集了Landsat8卫星拍摄的图像该卫星携带了具有九个成像波段的陆地成像仪和具有两个热红外成像波段的热红外传感器。融合了陆地成像仪的三个波段波段 7、波段 5 和波段 4从而获得短波红外图像。 所有图像都经过辐射校准和快速视线光谱超立方体大气分析。共有 373 个近岸场景包含 924 个实例911 个离岸场景包含 2137 个实例。已做好标注有TXTYOLO和XML格式好的让我们继续细化如何使用红外船舶数据集进行训练并提供详细的步骤和代码示例。1. 数据集准备1.1. 数据集结构确保你的数据集按照以下结构组织infrared_ships/ │ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ │ ├── labels/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ │ └── data.yaml1.2. 创建数据配置文件 (data.yaml)train:./infrared_ships/images/trainval:./infrared_ships/images/valtest:./infrared_ships/images/testnc:1# 类别数量1类names:[ship]# 类别名称# 下载数据集download:2. 安装YOLOv8确保你已经安装了YOLOv8。YOLOv8是YOLO系列的最新版本可以从Ultralytics的GitHub仓库中获取。gitclone https://github.com/ultralytics/yolov8.gitcdyolov8 pipinstall-r requirements.txt3. 训练模型3.1. 配置训练使用YOLOv8进行红外船舶检测。以下是一个示例命令python train.py --data ./infrared_ships/data.yaml --img500--batch16--epochs100--name yolov8_custom_ship_detection --weights yolov8s.pt4. 评估模型4.1. 运行评估在验证集上评估训练好的模型python val.py --data ./infrared_ships/data.yaml --weights runs/train/yolov8_custom_ship_detection/weights/best.pt4.2. 可视化结果你可以使用val命令的--save标志来可视化结果python val.py --data ./infrared_ships/data.yaml --weights runs/train/yolov8_custom_ship_detection/weights/best.pt --save5. 示例代码5.1. 数据预处理示例importcv2importosdefresize_images(input_dir,output_dir,size(500,500)):ifnotos.path.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)forfilenameinos.listdir(input_dir):iffilename.endswith((.jpg,.png,.jpeg)):img_pathos.path.join(input_dir,filename)imgcv2.imread(img_path)img_resizedcv2.resize(img,size)output_pathos.path.join(output_dir,filename)cv2.imwrite(output_path,img_resized)# 示例用法resize_images(./infrared_ships/images/train,./infrared_ships/images/train_resized)resize_images(./infrared_ships/images/val,./infrared_ships/images/val_resized)resize_images(./infrared_ships/images/test,./infrared_ships/images/test_resized)5.2. 训练模型importtorch# 确保YOLOv8路径正确YOLO_PATHpath/to/yolov8# 加载YOLOv8模型modeltorch.hub.load(YOLO_PATH,custom,pathruns/train/yolov8_custom_ship_detection/weights/best.pt)# 训练模型model.train()model.fit(datainfrared_ships/data.yaml,imgsz500,batch16,epochs100)5.3. 评估模型# 加载训练好的模型modeltorch.hub.load(YOLO_PATH,custom,pathruns/train/yolov8_custom_ship_detection/weights/best.pt)# 评估模型resultsmodel.val(datainfrared_ships/data.yaml,weightsruns/train/yolov8_custom_ship_detection/weights/best.pt,saveTrue)print(results.metrics)6. 其他建议数据增强使用数据增强技术来提高模型的鲁棒性。YOLOv8支持多种数据增强方法如翻转、旋转、裁剪等。模型集成集成多个模型以提高性能。模型量化量化模型以适应边缘设备。7. 示例代码7.1. 数据预处理示例importcv2importosdefresize_images(input_dir,output_dir,size(500,500)):ifnotos.path.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)forfilenameinos.listdir(input_dir):iffilename.endswith((.jpg,.png,.jpeg)):img_pathos.path.join(input_dir,filename)imgcv2.imread(img_path)img_resizedcv2.resize(img,size)output_pathos.path.join(output_dir,filename)cv2.imwrite(output_path,img_resized)# 示例用法resize_images(./infrared_ships/images/train,./infrared_ships/images/train_resized)resize_images(./infrared_ships/images/val,./infrared_ships/images/val_resized)resize_images(./infrared_ships/images/test,./infrared_ships/images/test_resized)8. 运行和调试确保你的环境配置正确并且所有依赖项都已安装。运行模型训练和评估时确保模型文件路径正确并且数据集路径正确。