0 0.345385028125 0.728822528125 0.347338153125 0.7262183609374999 0.351244403125 0.7262183609374999 0.353197528125 0.728822528125 0.362963153125 0.728822528125 0.368822528125 0.7236141953125 0.370775653125 0.7236141953125 0.372728778125 0.7262183609374999 0.376635028125 0.7262183609374999 0.382494403125 0.7184058609374999 0.386400653125 0.7236141953125 0.398119403125 0.7236141953125 0.40007252812500005 0.7262183609374999 0.40593190312500005 0.7262183609374999 0.40886159062500005 0.7223121109374999 0.40886159062500005 0.7144996109374999 0.41179127812500005 0.7105933609374999 0.41569752812500005 0.7105933609374999 0.41765065312500005 0.713197528125 0.41960377812500005 0.713197528125 0.42448659062500005 0.7066871109374999 0.42448659062500005 0.6910621109374999 0.42741627812500005 0.689760028125 0.42936940312500005 0.6871558609374999 0.43229909062500005 0.6910621109374999 0.43229909062500005 0.6988746109374999 0.43522877812500005 0.7027808609374999 0.44108815312500005 0.7027808609374999 0.44206471562500005 0.6988746109374999 0.44011159062500005 0.6962704453125 0.44304127812500005 0.6923641953125 0.45085377812500005 0.6923641953125 0.45183034062500005 0.693666278125 0.45183034062500005 0.6988746109374999 0.45378346562500005 0.701478778125 0.45183034062500005 0.7040829453125 0.45573659062500005 0.709291278125 0.45573659062500005 0.7118954453125 0.45866627812500005 0.713197528125 0.46061940312500005 0.7158016953125 0.46257252812500005 0.7158016953125 0.46354909062500005 0.7197079453125 0.46647877812500005 0.7236141953125 0.46843190312500005 0.7236141953125 0.46940846562500005 0.7197079453125 0.47136159062500005 0.717103778125 0.47136159062500005 0.7144996109374999 0.46940846562500005 0.7118954453125 0.46940846562500005 0.709291278125 0.47136159062500005 0.7066871109374999 0.47136159062500005 0.7040829453125 0.46940846562500005 0.701478778125 0.47136159062500005 0.693666278125 0.46843190312500005 0.6923641953125 0.46745534062500005 0.6884579453125 0.47136159062500005 0.6832496109374999 0.47136159062500005 0.670228778125 0.47233815312500005 0.6689266953125 0.47819752812500005 0.6689266953125 0.48015065312500005 0.6637183609374999 0.48601002812500005 0.6637183609374999 0.48698659062500005 0.6598121109374999 0.48893971562500005 0.6572079453125 0.48893971562500005 0.6519996109374999 0.48991627812500005 0.650697528125 0.49186940312500005 0.650697528125 0.49479909062500005 0.654603778125 0.49479909062500005 0.670228778125 0.49675221562500005 0.6728329453125 0.49675221562500005 0.701478778125 0.49870534062500005 0.7040829453125 0.49870534062500005 0.7066871109374999 0.49675221562500005 0.709291278125 0.49772877812500005 0.7105933609374999 0.500658465625 0.709291278125 0.500658465625 0.685853778125 0.502611590625 0.6832496109374999 0.502611590625 0.6728329453125 0.503588153125 0.6715308609374999 0.507494403125 0.6715308609374999 0.510424090625 0.6754371109374999 0.510424090625 0.6806454453125 0.513353778125 0.6845516953125 0.517260028125 0.6845516953125 0.520189715625 0.6806454453125 0.520189715625 0.6754371109374999 0.521166278125 0.674135028125 0.523119403125 0.674135028125 0.526049090625 0.678041278125 0.527025653125 0.681947528125 0.536791278125 0.681947528125 0.537767840625 0.6806454453125 0.537767840625 0.678041278125 0.535814715625 0.6754371109374999 0.536791278125 0.6715308609374999 0.537767840625 0.6754371109374999 0.542650653125 0.681947528125 0.544603778125 0.681947528125 0.546556903125 0.6845516953125 0.548510028125 0.6845516953125 0.550463153125 0.681947528125 0.558275653125 0.681947528125 0.560228778125 0.6845516953125 0.564135028125 0.6845516953125 0.569994403125 0.6793433609374999 0.571947528125 0.681947528125 0.573900653125 0.681947528125 0.577806903125 0.6871558609374999 0.583666278125 0.6871558609374999 0.585619403125 0.689760028125 0.589525653125 0.689760028125 0.590502215625 0.6884579453125 0.588549090625 0.685853778125 0.589525653125 0.6845516953125 0.595385028125 0.6871558609374999 0.601244403125 0.681947528125 0.604174090625 0.685853778125 0.604174090625 0.6988746109374999 0.608080340625 0.7040829453125 0.608080340625 0.7066871109374999 0.611010028125 0.7079891953125 0.611986590625 0.7066871109374999 0.611986590625 0.701478778125 0.613939715625 0.6988746109374999 0.613939715625 0.685853778125 0.616869403125 0.6845516953125 0.618822528125 0.681947528125 0.620775653125 0.681947528125 0.624681903125 0.6871558609374999 0.627611590625 0.6884579453125 0.627611590625 0.6910621109374999 0.623705340625 0.693666278125 0.624681903125 0.697572528125 0.628588153125 0.697572528125 0.630541278125 0.7001766953125 0.634447528125 0.7001766953125 0.636400653125 0.7027808609374999 0.646166278125 0.7027808609374999 0.649095965625 0.6988746109374999 0.649095965625 0.6962704453125 0.653002215625 0.6910621109374999 0.653002215625 0.685853778125 0.653978778125 0.6845516953125 0.659838153125 0.6845516953125 0.661791278125 0.681947528125 0.663744403125 0.681947528125 0.669603778125 0.6923641953125 0.671556903125 0.6871558609374999 0.681322528125 0.6871558609374999 0.682299090625 0.6910621109374999 0.684252215625 0.693666278125 0.684252215625 0.6962704453125 0.682299090625 0.6988746109374999 0.685228778125 0.7027808609374999 0.687181903125 0.7027808609374999 0.690111590625 0.6988746109374999 0.690111590625 0.6910621109374999 0.691088153125 0.689760028125 0.696947528125 0.689760028125 0.698900653125 0.6923641953125 0.700853778125 0.6923641953125 0.701830340625 0.6910621109374999 0.699877215625 0.6884579453125 0.699877215625 0.685853778125 0.700853778125 0.6845516953125 0.702806903125 0.6871558609374999 0.707689715625 0.6806454453125 0.707689715625 0.6754371109374999 0.708666278125 0.674135028125 0.710619403125 0.6767391953125 0.712572528125 0.6767391953125 0.714525653125 0.681947528125 0.716478778125 0.681947528125 0.718431903125 0.6845516953125 0.724291278125 0.6845516953125 0.726244403125 0.6871558609374999 0.730150653125 0.681947528125 0.737963153125 0.681947528125 0.738939715625 0.6806454453125 0.738939715625 0.6728329453125 0.739916278125 0.6715308609374999 0.743822528125 0.6715308609374999 0.744799090625 0.6728329453125 0.744799090625 0.6806454453125 0.742845965625 0.6832496109374999 0.742845965625 0.685853778125 0.744799090625 0.6884579453125 0.744799090625 0.6962704453125 0.747728778125 0.7001766953125 0.751635028125 0.7001766953125 0.755541278125 0.6949683609374999 0.757494403125 0.697572528125 0.758470965625 0.6962704453125 0.758470965625 0.6884579453125 0.754564715625 0.685853778125 0.754564715625 0.6806454453125 0.752611590625 0.678041278125 0.752611590625 0.6728329453125 0.753588153125 0.6715308609374999 0.755541278125 0.6715308609374999 0.763353778125 0.681947528125 0.782885028125 0.681947528125 0.783861590625 0.678041278125 0.785814715625 0.6754371109374999 0.785814715625 0.6676246109374999 0.783861590625 0.6650204453125 0.784838153125 0.6637183609374999 0.786791278125 0.6637183609374999 0.788744403125 0.666322528125 0.791674090625 0.6676246109374999 0.791674090625 0.670228778125 0.793627215625 0.6728329453125 0.793627215625 0.678041278125 0.795580340625 0.6806454453125 0.796556903125 0.6845516953125 0.798510028125 0.6845516953125 0.800463153125 0.681947528125 0.806322528125 0.681947528125 0.807299090625 0.6832496109374999 0.807299090625 0.6910621109374999 0.809252215625 0.693666278125 0.809252215625 0.6962704453125 0.812181903125 0.7001766953125 0.816088153125 0.7001766953125 0.817064715625 0.6988746109374999 0.817064715625 0.693666278125 0.819994403125 0.6923641953125 0.822924090625 0.6884579453125 0.822924090625 0.6806454453125 0.823900653125 0.6793433609374999 0.825853778125 0.6793433609374999 0.827806903125 0.681947528125 0.830736590625 0.6832496109374999 0.830736590625 0.6910621109374999 0.831713153125 0.6923641953125 0.843431903125 0.697572528125 0.844408465625 0.693666278125 0.838549090625 0.685853778125 0.838549090625 0.6832496109374999 0.835619403125 0.681947528125 0.830736590625 0.6754371109374999 0.830736590625 0.6728329453125 0.824877215625 0
目标检测-已标注沙滩坑洞-yolov8
需积分: 0 11 浏览量
更新于2024-05-30
1
收藏 135.84MB ZIP 举报
目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务,它旨在在图像或视频中识别并定位出特定的物体。YOLO(You Only Look Once)是一种高效且流行的目标检测算法,它的主要特点是能够实时处理图像,适用于各种应用场景,如自动驾驶、监控系统等。YOLOv8是YOLO系列的最新版本,它在前几代的基础上进行了优化,提升了检测速度和精度。
这个名为"目标检测-已标注沙滩坑洞-yolov8"的数据集特别关注的是沙滩上的坑洞检测。在海滩安全管理、游客安全和环境监测等领域,识别和预测沙滩坑洞是非常重要的,因为它们可能会对行人造成安全隐患。这个数据集已经过专业标注,意味着每个图像中的坑洞都被精确地标记出来,这对于训练机器学习模型,尤其是深度学习模型来说是至关重要的。
数据集通常包含训练集(train)、验证集(valid)和测试集(test)三个部分。训练集用于模型的学习,验证集用于在训练过程中调整模型参数,防止过拟合,而测试集则用来评估模型在未见过的数据上的表现。
在提供的文件列表中:
1. README.roboflow.txt 和 README.dataset.txt:这些通常是数据集的说明文件,包含了数据集的创建过程、使用方法、标注规范等详细信息。阅读这些文件能帮助我们理解数据集的具体结构和使用注意事项。
2. data.yaml:这是一个配置文件,可能包含了关于数据集的元信息,比如类别标签、图像路径、批大小等,对于使用YOLOv8训练模型时配置网络参数至关重要。
3. train、valid、test:这三个文件夹分别对应训练集、验证集和测试集的图像。每个文件夹内可能包含多张标注过的图像,每张图都与一个或多个标注文件关联,描述了图像中物体的位置和类别。
训练一个基于YOLOv8的沙滩坑洞检测模型,通常会涉及以下步骤:
1. 预处理数据:将图像和对应的标注文件加载到内存,可能需要进行尺寸标准化、归一化等操作。
2. 构建模型:根据data.yaml配置文件搭建YOLOv8网络结构,设置合适的超参数。
3. 训练模型:使用训练集对模型进行训练,通过反向传播更新权重。
4. 验证模型:在验证集上定期评估模型性能,如平均精度(mAP)、召回率等指标。
5. 调优:根据验证结果调整模型参数,优化性能。
6. 测试模型:在未见过的测试集上测试模型,以确保其泛化能力。
通过这样的流程,我们可以构建一个能够在沙滩环境中准确检测坑洞的AI系统,提高公共安全水平。
下一站zfox
- 粉丝: 2
- 资源: 8
最新资源
- 有向图下多智能体自适应二分时变编队控制;多智能体编队;自适应二分时变;有向图(有参考文献)
- 基于mpc的燃料电池混合动力汽车能量管理策略 1.研究对象为燃料电池-动力电池混合动力汽车 2.假设预测域内车速已知,在模型预测控制框架下构建最优控制问题 3.分别利用动态规划和pmp求解预测域内的能
- 双功率通路双向DC-AC变器 直流变器采用非隔离双向Buck Boost变器拓扑,DC-AC变器采用T型拓扑 该电路拓扑能够实现蓄电池和单相交流电网之间部分功率的单级变,且具备双向功率传输能力,适
- 三电平npc有源电力滤波器无差拿控制matlab 仿真
- 电机马达本杰明磁链模型,可以闭环带载启动,支持代码生成,已经实际电机验证
- Fluent焊接熔池模拟,圆弧焊接,自定义热源路径,圆弧焊接 ICEM建模与网格划分
- 欧姆龙NJ501 PLC新能源锂电行业激光焊接程序案例 程序26轴EtherCAT总线控制,伺服使用的是汇川伺服 设备工19个工位,程序分工位分模块编程,逻辑清晰,注释齐全,可读性较好 自编进20
- 三电平无刷直流电机BLDC矢量控制仿真模型,给定转速1000r min,运行良好; 五电平,两电平均可做,可调参数; matlab simulink模型
- 含风电-光伏-光热电站电力系统N-k安全优化调度模型该程序参考《光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度》光热电站模型,主要做的是考虑N-k安全约束的含义风电-光伏-光热电站的电力系统优化调度模型,从而
- BLDC(无刷直流电机)矢量控制仿真模型,在转速1500r min运行良好,可升级为滑模控制; 也有采用霍尔的六步相双闭环控制;
- pemfc燃料电池电堆fluent仿真 带冷却流道的燃料电池电堆,热管理仿真 燃料电池电堆三维模型创建和fluent流场仿真教程 包含模型,网格,算例和结果文件
- 三菱和MCGS自动洗衣机控制系统组态模拟仿真控制系统组态王PLC程序
- 多智能体自适应时变编队跟踪控制;编队跟踪;多智能体;观测器
- MATLAB环境下一种改进盲反卷积算法 算法运行环境为MATLAB R2018A,执行一种改进盲反卷积算法,可用于旋转机械故障诊断 压缩包=代码+数据+参考 subplotnum-1 = 3; s
- 整车七自由度主动悬架模型 基于simulik搭建的整车七自由度主动悬架模型,采用模糊PID控制策略,以悬架主动力输入为四轮随机路面,输出为平顺性评价指标垂向加速度等,悬架主动力为控制量,车身垂向速度为
- 全局规划算法 rrt+dubins规划 hybrid astar规划 c++实现栅格地图,状态空间,状态校验,RRT搜索算法 混合a星规划算法