深度学习框架YOLOV8模型如何训练无人机航拍巡检工程车辆检测数据集 混凝土搅拌车、塔式起重机等大型机械，到作业人员的识别检测 无人机工程机械车辆检测数据集的训练及应用

数据集描述：

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使用YOLOv8模型训练您提到的工程建设场景目标检测数据集，以下是详细的步骤指南。这些步骤涵盖了从环境准备到训练模型、验证结果以及导出模型以供部署使用的全过程。代码示例，仅供参考学习。

1. 环境准备

首先确保你的环境中已安装了YOLOv8及其依赖项。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：

pipinstallultralytics

此外，还需要安装其他可能用到的库，如opencv-python等：

pipinstallopencv-python-headless

2. 数据集组织与配置

确保同学您的数据集按照以下结构组织，并创建一个data.yaml文件来描述数据集的位置和类别信息：

/construction_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ ├── val/ ├── data.yaml

data.yaml的内容示例如下：

train:./construction_dataset/images/trainval:./construction_dataset/images/valnc:8# 类别数量names:['Concrete mixer','Dump Truck','Excavator','Person','Skid steer','Tower crane','Truck','Truck crane']# 类别名称

3. 开始训练

创建或打开一个Python脚本（例如train.py），并添加以下内容来加载YOLOv8模型并开始训练：

fromultralyticsimportYOLO# 加载预训练模型或指定模型大小，如'yolov8n.pt'model=YOLO('yolov8n.pt')# 可替换为'yolov8s.pt', 'yolov8m.pt'等根据需求选择# 开始训练results=model.train(data='./construction_dataset/data.yaml',imgsz=640,# 输入图像尺寸epochs=100,# 训练轮数batch=16,# 批处理大小name='construction_detection',# 实验名称)

执行该脚本即可开始训练过程。

4. 验证与评估

训练完成后，可以使用以下代码对模型进行验证：

metrics=model.val()print(f"Validation mAP:{metrics.box.map:.4f}")

5. 模型导出

为了在不同的平台上部署使用，你可以将训练好的模型导出为不同格式：

# 导出为ONNX格式model.export(format='onnx')# 导出为TensorRT格式model.export(format='engine')

代码示例，仅供参考学习使用。