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使用深度学习目标检测框架yolov8训练_液体滴漏洒识别检测数据集 yolo数据集 1200张,识别漏水积水滴水检测

标注名称以及数量:
Spill：1577
液体滴漏洒识别检测数据集

基于液体滴漏洒识别检测数据集进行目标检测任务。数据集包含1200张图片，并且已经标注为YOLO (TXT) 格式。以下是详细的步骤，包括数据准备、模型训练和评估。

文章内容及代码仅供参考：

环境准备

确保您已经安装了以下软件和库：

• Python 3.8 或更高版本
• PyTorch 1.9 或更高版本
• torchvision 0.10 或更高版本
• OpenCV
• numpy
• pandas
• matplotlib
• albumentations（用于数据增强）

您可以使用以下命令安装所需的Python库：

pipinstalltorch torchvision opencv-python numpy pandas matplotlib albumentations ultralytics

数据集准备

假设您的数据集已经按照YOLO格式组织好，并且包含训练集、验证集和测试集。以下是数据集的预期结构：

datasets/ └── liquid_spill_detection/ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ └── labels/ ├── train/ ├── val/ └── test/

同时，有一个classes.txt文件包含类别名称，每行一个类别名称。

类别文件 (classes.txt)

Spill

划分数据集的脚本

假设您已经有了一个脚本来划分数据集，我们将其命名为split_dataset.py。以下是一个示例脚本：

[<title="Data Splitting Script">]importosimportshutilimportrandomfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdefcreate_directory_structure(root_dir):forsplitin['train','val','test']:os.makedirs(os.path.join(root_dir,'images',split),exist_ok=True)os.makedirs(os.path.join(root_dir,'labels',split),exist_ok=True)defmove_files(source_img_dir,source_label_dir,dest_img_dir,dest_label_dir,files):forfileinfiles:img_file=f"{file}.jpg"label_file=f"{file}.txt"shutil.move(os.path.join(source_img_dir,img_file),os.path.join(dest_img_dir,img_file))shutil.move(os.path.join(source_label_dir,label_file),os.path.join(dest_label_dir,label_file))defsplit_dataset(data_root,train_ratio=0.7,val_ratio=0.15,test_ratio=0.15):image_files=[os.path.splitext(f)[0]forfinos.listdir(os.path.join(data_root,'images'))iff.endswith('.jpg')]# Shuffle the filesrandom.shuffle(image_files)# Split the filestrain_files,temp_files=train_test_split(image_files,test_size=(1-train_ratio))val_files,test_files=train_test_split(temp_files,test_size=test_ratio/(val_ratio+test_ratio))# Move files to respective directoriesmove_files(os.path.join(data_root,'images'),os.path.join(data_root,'labels'),os.path.join(data_root,'images/train'),os.path.join(data_root,'labels/train'),train_files)move_files(os.path.join(data_root,'images'),os.path.join(data_root,'labels'),os.path.join(data_root,'images/val'),os.path.join(data_root,'labels/val'),val_files)move_files(os.path.join(data_root,'images'),os.path.join(data_root,'labels'),os.path.join(data_root,'images/test'),os.path.join(data_root,'labels/test'),test_files)if__name__=='__main__':data_root='../datasets/liquid_spill_detection/'create_directory_structure(data_root)split_dataset(data_root)

模型训练

我们将使用YOLOv8进行训练。首先，克隆YOLOv8仓库并设置环境。

gitclone https://github.com/ultralytics/ultralytics.gitcdultralytics pipinstall-r requirements.txt

准备配置文件

创建一个data.yaml文件来定义数据集路径和类别：

[<title="YOLOv8 Data Configuration File">]train:../datasets/liquid_spill_detection/images/train/val:../datasets/liquid_spill_detection/images/val/nc:1# number of classesnames:['Spill']# list of class names

训练模型

使用以下命令开始训练：

yolotask=detectmode=trainmodel=yolov8n.ptdata=data.yamlepochs=50imgsz=640batch=16

结果评估

训练完成后，可以使用以下命令评估模型性能：

yolotask=detectmode=valmodel=runs/detect/train/weights/best.ptdata=data.yaml

使用说明

1. 配置路径：

   • 确保datasets/liquid_spill_detection/目录结构正确。
   • 确保data.yaml中的路径和类别名称正确。

2. 运行脚本：

   • 在终端中依次运行数据分割脚本、训练脚本和评估脚本。

3. 注意事项：

   • 根据需要调整超参数和训练设置。
   • 可以通过修改model参数来选择不同的YOLOv8模型架构（如yolov8s.pt,yolov8m.pt,yolov8l.pt,yolov8x.pt）。

示例

假设您的数据集文件夹结构如下：

datasets/ └── liquid_spill_detection/ ├── images/ │ ├── all/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ └── labels/ ├── all/ ├── train/ ├── val/ └── test/

并且all/目录包含所有的图片和对应的TXT标注文件。运行上述脚本后，您可以查看训练日志和最终的模型权重文件。