YOLO船只目标检测数据集｜水上监测场景![]()
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 任务类型 | 目标检测 |
| 图片总量 | 2400张 |
| 分类数量 | 3类 |
| 标注格式 | YOLO txt |
| 划分比例 | 训练集7：验证集1：测试集2 |
- 数据集简介
- 该数据集为水上航拍船只目标检测数据集，采集自水域航拍视角，适配水上监测场景。
- 数据集一共包含三类目标，分别为人、小船、大船，覆盖水域巡检常见目标。
- 标注文件为YOLO txt格式，标签配套完整，解压后无需额外格式转换，支持YOLOv5、v8、v11、v26直接训练。
- 数据集标注优势
- 样本取自真实航拍水域画面，包含水面反光、逆光、波浪干扰、船只相互遮挡等复杂场景。
- 标注框贴合目标轮廓，标注规范，能够有效区分小船与大船，减少类别混淆。
- 数据集按照7:1:2比例划分，样本分配均衡，方便训练调参、对比不同算法模型效果。
- 模型训练与应用
- 使用YOLO26默认代码完成训练，模型可对航拍图像快速识别水面人员、小船、大船目标。
- 识别结果可支撑水上安防巡检、水域船舶流量统计、违规船只识别等水上监管业务。
- 适合计算机视觉毕设开发、算法模型训练、效果测试等学习与项目落地场景。
- 数据集航拍视角贴合实际巡检设备成像特点，为水上智能监控视觉方案提供训练素材。
-# 配置文件
``
`yaml path: ./ train: images/train val: images/val test: images/test names:0: 人1: 小船2: 大船# YOLO26训练代码from ultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO("yolo26n.pt")model.train(data="数据集配置.yaml",epochs=100,imgsz=640,batch=8,device=0)#船只目标检测 #水上航拍识别 #水域安防巡检 #船舶监测 #目标检测数据集
