<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"> <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path> </svg> <p><img src="https://i-blog.csdnimg.cn/direct/91f396bcb5b742eaef882ec.png" alt="在这里插入图片描述" /><br /> 自动驾驶数据集&#xff0c;包含10万张图片<br /> yolo可直接使用<br /> 可用于自动驾驶目标识别研究<br /> 标注十个目标类别:<br /> [“person”, “rider”, “car”, “bus”, “truck”, “bike”, “motor”, “traffic light”, “traffic sign”,“train”]<img src="https://i-blog.csdnimg.cn/direct/41d25d518b7a47d68a126a8db58c1fc2.png" alt="在这里插入图片描述" /><br /> <img src="https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9fc4dae5912b9261f6d05.png" alt="在这里插入图片描述" /><br /> <img src="https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5baa0cd9adc2f588cc.png" alt="在这里插入图片描述" /><br /> 使用YOLOv8进行训练的详细步骤和代码。</p> 

数据集介绍

1. 数据集概述
   数据集名称：自动驾驶目标识别数据集
   图像数量：10万张图片
   标注目标类别：10个类别，包括[“person”, “rider”, “car”, “bus”, “truck”, “bike”, “motor”, “traffic light”, “traffic sign”, “train”]
   数据集格式：YOLO格式
   数据集划分：已划分好训练集、验证集和测试集
2. 数据集结构
   假设你的数据集已经按照以下结构组织：

讯享网
深色版本
autonomous_driving_dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ ├── val/
│ └── test/
└── labels/
├── train/
├── val/
└── test/
每个文件夹中包含对应的图像文件和标签文件。确保所有图像文件都是.jpg或.png格式，而标签文件是.txt格式，并且它们的名字与对应的图像文件相同。

yaml
深色版本

train: autonomous_driving_dataset/images/train
val: autonomous_driving_dataset/images/val
test: autonomous_driving_dataset/images/test

labels_train: autonomous_driving_dataset/labels/train
labels_val: autonomous_driving_dataset/labels/val
labels_test: autonomous_driving_dataset/labels/test

names:
0: person
1: rider
2: car
3: bus
4: truck
5: bike
6: motor
7: traffic_light
8: traffic_sign
9: train

1. 安装依赖
   确保你的开发环境中安装了必要的软件和库。YOLOv8是基于PyTorch框架的，因此你需要安装Python以及PyTorch。

安装Python（推荐3.7或更高版本）
安装PyTorch：你可以从PyTorch官方网站获取安装命令，根据你的系统配置选择合适的安装方式。
克隆YOLOv8的官方仓库到本地，并安装项目所需的其他依赖：
bash
深色版本
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
pip install -r requirements.txt
2. 训练模型
在完成上述准备工作后，你可以开始训练模型了。打开终端，进入YOLOv8项目的根目录，运行训练命令：

bash
深色版本
python ultralytics/yolo/v8/detect/train.py --data autonomous_driving_dataset.yaml --cfg yolov8.yaml --weights yolov8x.pt --batch-size 16 --epochs 100
这里：

–data 参数指定了数据集配置文件的路径。
–cfg 参数指定了模型配置文件。
–weights 参数用于指定预训练权重的路径，这有助于加速训练过程并提高最终模型的性能。
–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 autonomous_driving_dataset.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt
这里，best.pt 是训练过程中保存的**模型权重文件。

bash
深色版本
python ultralytics/yolo/v8/detect/predict.py --source path/to/your/image.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.25
这里：

–source 参数指定了要检测的图像路径。
–conf 参数设置了置信度阈值，低于该阈值的检测结果将被忽略。
注意事项
数据增强：为了提高模型的泛化能力，可以考虑使用数据增强技术，如随机裁剪、翻转、颜色抖动等。
超参数调整：根据训练过程中观察到的损失值和验证集上的性能，适当调整学习率、批量大小等超参数。
硬件资源：如果显存不足，可以减少批量大小或使用更小的模型变体。
多尺度训练：可以尝试多尺度训练，以提高模型对不同尺度目标的检测能力。
进一步优化
数据预处理：确保图像质量和尺寸一致，可以使用图像增强技术提高模型的鲁棒性。
模型选择：根据实际需求选择合适的YOLOv8模型变体，如yolov8s、yolov8m、yolov8l等。
多GPU训练：如果有多块GPU，可以使用多GPU训练来加速训练过程。
示例代码

1. 数据集转换（如果需要）
   假设你的标签文件已经是YOLO格式，可以直接跳过这一步。如果需要从其他格式（如COCO格式）转换，可以参考以下代码：

python
深色版本
import os
import json
import cv2

def convert_coco_to_yolo(coco_annotation_file, output_dir, image_dir):
with open(coco_annotation_file, ‘r’) as f:
coco_data = json.load(f)

讯享网

convert_coco_to_yolo(‘path/to/coco/annotations.json’, ‘path/to/output/labels’, ‘path/to/images’)
2. 训练脚本
确保你已经将数据集和配置文件准备好，然后运行以下训练脚本：

cd ultralytics

python ultralytics/yolo/v8/detect/train.py –data autonomous_driving_dataset.yaml –cfg yolov8.yaml –weights yolov8x.pt –batch-size 16 –epochs 100
3. 评估脚本
训练完成后，评估模型性能：

bash
深色版本
python ultralytics/yolo/v8/detect/val.py –data autonomous_driving_dataset.yaml –weights runs/train/exp/weights/best.pt
4. 推理脚本
使用训练好的模型进行推理：

bash
深色版本
python ultralytics/yolo/v8/detect/predict.py –source path/to/your/image.jpg –weights runs/train/exp/weights/best.pt –conf 0.25
希望以上信息对你有所帮助！