yolo11训练hrsc2016数据集
时间: 2025-05-03 19:24:55 浏览: 76
### 训练YOLOv11以适应HRSC2016数据集
为了使YOLOv11能够有效地训练并应用于HRSC2016数据集,需遵循特定的数据准备流程以及调整模型配置参数。
#### 数据预处理
HRSC2016是一个专门针对高分辨率船舶检测的数据集。在开始训练之前,确保该数据集被转换成适合YOLO框架使用的格式至关重要。这通常意味着要创建相应的标签文件,并按照YOLO所需的结构组织图像和标注文件[^1]。
对于YOLO系列模型而言,数据应当按如下目录结构排列:
```
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
└── labels/
├── train/
└── val/
```
每张图片对应一个`.txt`格式的标签文件,其中包含了目标边界框的位置信息及其所属类别编号。
#### 修改配置文件
根据提供的代码片段可以看出,在实例化YOLO类时指定了路径至自定义的yaml配置文件(`yolo11LSK.yaml`)。此文件应包含有关网络架构的具体设置,比如输入尺寸、锚点大小等超参数;同时也可能涉及到了新加入的组件——即所谓的LSK注意力机制[^2]。
另外还需要提供另一个指向实际训练/验证分割详情的数据描述文件(如上述例子中的`data.yaml`),其内容大致如下所示:
```yaml
train: path/to/train/images
val: path/to/validation/images
nc: number_of_classes
names: ['ship']
```
这里假设HRSC2016仅有一个类别:“船”。
#### 调整训练选项
通过调用`model.train()`方法可以启动训练过程。在此过程中可以通过传递额外的关键字参数来微调整个工作流的行为模式。例如,关闭马赛克增强功能有助于提高小物体识别精度;启用自动混合精度(AMP)则可以在支持CUDA Tensor Cores 的GPU上加速计算速度而不损失太多准确性。
最后值得注意的是,由于硬件资源有限或者想要更快地完成实验迭代等原因,可以选择减少epoch数量作为初步尝试,之后再逐步增加直至获得满意的结果为止。
```python
if __name__ == '__main__':
model = YOLO(r'path_to_your/yolo11LSK.yaml')
model.train(
data=r'path_to_your/data.yaml',
cache=False,
imgsz=640, # 输入图像尺寸
epochs=50, # 进行多少轮次的训练
single_cls=True if only_one_class else False,
batch=8, # 批量大小
close_mosaic=last_n_epochs_without_mosaic_augmentation,
workers=number_of_workers_for_data_loading,
device='cuda_device_index_or_cpu',
optimizer='optimizer_type',
amp=True, # 是否开启自动混合精度
project='output_directory',
name='experiment_name'
)
```
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