--batch-size和--epochs分别设置了批量大小和训练轮数。 模型评估 训练完成后,可以通过验证集来评估模型的性能。YOLOv8提供了方便的命令来进行模型评估: bash深色版本 python ultralytics/yolo/v8/detect/val.py --data chemical_vehicle_dataset.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt 这里,best.pt是...
使用YOLOv8来训练一个包含2100张图像的苹果及叶片病害检测数据集。这个数据集已经划分为训练集、验证集和测试集(比例为7:2:1),并且标注为YOLO格式,可以直接用于模型训练。 数据集描述 数据量:2100张图像 类别: 0: alternaria(交链孢菌) 1: anthracnose(炭疽病) 2: marssonina(苹果斑点病) 3: scab(苹果黑星病...
在缺陷检测中,我们通常使用AnyLabeling来进行图表标注,然后用YOLO来进行缺陷检测,因此AnyLabeling标注格式转换成YOLO格式, YOLO数据集划分为训练集,验证集和测试集。 代码说明: src/wepy/aitool/dataset/format_converter.py: AnyLabeling标注格式转换成YOLO格式 ...
可直接进行YOLOv5、YOLOv6、YOLOn7、YOLOv8使用 如何使用YOLOv8进行草原牛羊马的目标检测,并提供详细的训练代码和数据集准备步骤。假设你已经有一个包含2400张图片的数据集,并且这些图片已经标注了YOLO格式的标签,且已经分好训练集、验证集和测试集。 项目结构 深色版本 grassland_animal_detection/ ├── dataset/ ...
该数据集专为铝材表面缺陷检测设计,包含1885张高清图像,涵盖了10类不同的表面瑕疵。数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集,适用于训练和评估YOLOv8模型以及其他目标检测算法。该数据集已经过验证,可以直接用于YOLOv8模型的训练和测试,帮助识别铝材表面的多种缺陷类型。 数据集特点 、 全面性:涵盖10种...
GC10-Det 数据集是一个专为工业检测任务设计的数据集,包含2000多张高质量的图像,并且已经按照8:1:1的比例划分好了训练集、验证集和测试集。数据集中的每张图像都经过了严格的处理,去除了错误和没有标签的图片,并且提供了VOC和YOLO两种格式的标注信息。该数据集旨在帮助研究人员和工程师开发更精确的工业检测模型,适...
火焰数据集,内含Fire和Smoke两种类别,自带yaml文件。整套数据集近一万张图片,训练集、验证集与测试集均已按比例划分完成,数据标记为txt格式,标签与图片一一对应,适用于YOLO系列模型训练,无需进行任何处理即可直接用于训练,数据集实测有效 如何使用YOLOv8进行目标检测任务。该数据集适用于AI+火焰和烟雾检测,旨在通过图像识...
肝病检测数据集 共3976张,共4类别,4类别数据集划分:【训练集、验证集、测试集 2782:794:400 YOLO标注格式 用yolov5 v8 v9 v10训练的txt格式 用于yolo系列模型 肝病检测数据集 类别:医学影像、目标检测、病理学 …
太阳能光伏板实例分割语义分割数据集,3000张左右,用于分割光伏组串的研究,也可用于分割自己数据集的预训练,yolo格式的标签。已经划分好了训练验证测试集,可直接训练。有数据增强 太阳能光伏板实例分割和语义分割数据集,并提供使用YOLOv8进行训练的详细步骤和代码。