yolov8/9/10/11模型在bdd100k数据集上的应用【代码+数据集+python环境+训练/应用GUI系统】

1. bdd100k数据集介绍

BDD100K数据集是一个专为自动驾驶领域的研究和开发设计的大规模、多样化驾驶视频数据库。

BDD100K数据集由伯克利大学AI实验室（BAIR）在2018年5月发布。项目地址为：https://gitcode.com/gh_mirrors/bdd/bdd100k。视频数量：包含100,000段高清视频。视频长度与质量：每段视频大约40秒长，分辨率为720p，帧率为30fps。图片采样：从每个视频的第10秒处抽取关键帧，共得到100,000张静态图片，每张图片尺寸为1280x720像素。标注信息：这些图片被详细地标注了对象边界框（涵盖10个类别）、可驾驶区域、车道标记以及全帧实例分割。多样性：BDD100K数据集涵盖了不同的城市街道场景、时间（白天/夜晚）、天气状况等，确保了模型能够在多种环境下有效工作。帮助训练自动驾驶汽车的感知模块，使它们在复杂环境中做出准确判断。通过大量数据训练和验证新的检测、分割和分类算法。助力理解交通流、预测风险和优化路网设计。为相关领域的学术论文提供实验基础。

数据集划分

训练集：70,000张图片，用于训练模型。

验证集：10,000张图片，用来评估模型性能并调整参数。

测试集：20,000张图片，作为最终测试用例，以检验模型的实际效果。

BDD100K支持多种与自动驾驶相关的任务，包括但不限于：

物体检测：识别道路中的车辆、行人、交通信号灯等。

语义分割：区分图像中不同类型的地面元素，如路面、人行道等。

车道线检测：准确描绘道路上的车道线位置。

可行驶区域分割：确定哪些部分是可以安全行驶的区域。

场景理解：通过分析整体画面来理解当前驾驶环境的状态。

数据格式与标注

所有标签均采用JSON格式存储，包含丰富的属性描述，例如物体是否被遮挡、交通灯颜色状态等。

对于每个检测到的对象，还会提供其二维边界框坐标或更复杂的多边形轮廓点位信息，以便于进行精确的位置定位。

BDD100K数据集以其庞大的数据量、广泛的应用场景以及详细的标注信息，成为自动驾驶领域内不可或缺的重要资源之一。无论是学术界还是工业界的研究人员都能从中受益匪浅。

1. YOLO11算法介绍

Ultralytics 的上一个官方版本是 2023年1月发布的 YOLOv8 系列，已经过去了1年多了。那么 YOLO11 作为最新官方版本都有哪些更新呢？  强化特征提取：YOLO11 采用了改进的后端和颈部架构，增强了特征提取能力，从而实现更精确的物体检测和更复杂的任务执行；优化效率与速度：YOLO11 引入了经过改进的架构设计和优化的训练流程，实现了更快的处理速度，并保持了准确性和性能之间的最佳平衡；更精准、更少参数：随着模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上的平均精确度（mAP）更高，同时使用了比 YOLOv8m 少 22% 的参数，在不牺牲精度的情况下提高了计算效率；跨环境适应性：YOLO11 可以在各种环境中无缝部署，包括边缘设备、云平台以及支持 NVIDIA GPU 的系统，确保最大限度的灵活性（这句话非常认可，因为在 AX650N 上直接用 YOLOv8 的 sample 就能运行）；YOLO11 支持多种任务：无论是目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是定向对象检测（OBB），YOLO11 的设计旨在满足各种计算机视觉挑战。（本文只介绍目标检测任务的部署

新增了 C2PSA 模块用于特征增强，其实就是一个小的 Self-Attention

YOLO11建立在今年早些时候YOLOv9和YOLOv10中引入的进步之上，结合了改进的架构设计、增强的特征提取技术和优化的训练方法。真正让YOLO11脱颖而出的是其令人印象深刻的速度、准确性和效率的结合，使其成为Ultralytics迄今为止创造的最强大的型号之一。通过改进的设计，YOLO11可以更好地提取特征，这是从图像中识别重要模式和细节的过程，即使在具有挑战性的场景中，也可以更准确地捕捉复杂的方面。值得注意的是，YOLO11m在COCO数据集上获得了更高的平均精度（mAP）分数，同时使用的参数比YOLOv8m少22%，使其在不牺牲性能的情况下计算更轻。这意味着它可以提供更准确的结果，同时运行效率更高。最重要的是，YOLO11带来了更快的处理速度，推理时间比YOLOv10快2%左右，非常适合实时应用。

它旨在处理复杂的任务，同时更容易使用资源，并旨在提高大规模模型的性能，使其成为要求苛刻的人工智能项目的绝佳选择。增强管道的增强也改善了训练过程，使YOLO11更容易适应不同的任务，无论您是在处理小型项目还是大型应用程序。事实上，YOLO11在处理能力方面非常高效，非常适合在云和边缘设备上部署，确保跨不同环境的灵活性。简而言之，YOLO11不仅仅是一次升级；这是一个明显更准确、更高效、更灵活的模型，能够更好地应对任何计算机视觉挑战。无论是自动驾驶、监控、医疗成像、智能零售还是工业用例，YOLO11的多功能性足以满足几乎任何计算机视觉应用。

1. 数据集介绍

数据集主要类别为：

# Classes
names:
  0: bicycle
  1: bus
  2: car
  3: motorcycle
  4: other person
  5: other vehicle
  6: pedestrian
  7: rider
  8: traffic light
  9: traffic sign
  10: trailer
  11: train
  12: truck

示例图片如下：

 

将数据集划分为训练集、测试集以及验证：

数据集选取部分数据，数据量在7万左右。

设置数据集在yolov11中的配置文件为：

1. 代码示例与操作步骤

设置训练、测试、推理的参数，进行编写代码：

训练代码：

分别运行对应的代码可以进行训练、测试、单张图片推理。

    设计对应的应用系统GUI界面如下：

设计可视化训练系统如下：

1. 安装使用说明

确保代码所在的路径不能出现中文！！！！！！！

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为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。

运行该脚本可以直接执行GUI代码，进入上述界面。不需要再次配置python的环境。

运行：run_train_GUI,bat

1. 联系方式

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