垃圾目标检测数据集。数据集已经标注好，txt标注，YOLO格式，适用于训练YOLO系列目标检测模型（YOLO5 YOLO8 YOLO9 YOLO10等）数据集已经划分好训练集（4526张图）验证集（1046张图片）测试集（161张图片），包含类别标签文件，数据集标签分为一类:垃圾 。包含类别标签说明文件，数据集标注准确，实测yolo8s map50为94.7%。
项目目标
本项目的目标是利用已有的垃圾目标检测数据集来训练一个高效的YOLO系列目标检测模型，以实现垃圾的自动检测与分类。
数据集概述
- 类型：垃圾目标检测数据集。
- 格式：YOLO格式，适合训练YOLO系列目标检测模型（如YOLOv5、YOLOv8等）。
- 规模：
- 训练集：4526张图像。
- 验证集：1046张图像。
- 测试集：161张图像。
- 标注：使用.txt文件进行标注，每个文件对应一张图像，标注格式为YOLO格式（类别标签、中心坐标百分比、宽度和高度百分比）。
- 类别：单一类别——垃圾。
- 质量：数据集标注准确，经过实测，使用YOLOv8s模型在测试集上达到mAP@0.5为94.7%。
技术栈
- Python：主要编程语言。
- YOLOv8：用于目标检测的框架。
- PyTorch：YOLOv8的基础框架。
- OpenCV：用于图像处理。
- NumPy：用于数值计算。
- Pandas：用于数据处理。
关键技术
- YOLOv8：一种先进的目标检测算法，具有较快的速度和较高的精度。
- 数据增强：通过旋转、翻转、裁剪等操作，增加模型的泛化能力。
- 超参数调优：通过网格搜索、随机搜索等方式优化模型性能。
实现步骤
- 环境搭建：安装YOLOv8和其他必要的软件包。
- 数据集准备：下载数据集并按照YOLOv8的要求组织数据。
- 模型配置：设置YOLOv8的训练参数。
- 模型训练：使用训练集对模型进行训练。
- 模型评估：使用验证集和测试集评估模型性能。
- 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中。
关键代码示例
1. 数据集准备
1# 假设数据集已经按照YOLOv8的要求组织好了目录结构
2# 数据集目录结构如下：
3# dataset/
4# ├── images/
5# │ ├── train/
6# │ ├── val/
7# │ └── test/
8# └── labels/
9# ├── train/
10# ├── val/
11# └── test/
12
13# 确认数据集路径
14data_dir = 'path/to/dataset'
15
16# 设置YOLOv8的配置文件
17yaml_config = f"""
18train: {data_dir}/images/train
19val: {data_dir}/images/val
20test: {data_dir}/images/test # optional
21
22nc: 1 # number of classes
23names: ['trash'] # class names
24"""
25
26# 保存配置文件
27with open(f'{data_dir}/dataset.yaml', 'w') as file:
28 file.write(yaml_config)2. 模型训练
1# 安装YOLOv8
2pip install ultralytics
3
4# 开始训练
5ultralytics train model=yolov8s.yaml data={data_dir}/dataset.yaml epochs=1003. 模型评估
1# 评估模型
2ultralytics val model=runs/detect/train/weights/best.pt data={data_dir}/dataset.yaml报告和文档
- 报告：报告应包括项目背景、需求分析、技术栈、实现步骤、实验结果分析等内容。
- 文档：文档应包括数据集的组织方式、标注格式、模型训练及评估的具体步骤等。
注意事项
- 确保数据集的质量，特别是标注的准确性。
- 在训练过程中，注意监控模型的学习曲线，确保模型没有过拟合。
- 调整合适的超参数以获得最佳性能。
- 对于部署阶段，考虑到实时性的需求，可以适当简化模型结构或者使用量化技术。
