yolo v5船舶目标检测

### HRSC2016 YOLO 数据集 下载 使用说明 #### 数据集概述 HRSC2016 是一个高分辨率光学卫星图像数据集，专门用于船舶识别任务。该数据集中包含了大量标注好的船只样本，适用于目标检测研究[^1]。 #### 获取方式 为了获取 HRSC2016 数据集并将其转换为适合 YOLO 模型训练使用的格式，可以按照如下方法操作： - **官方渠道**: 可通过 CSDN 博客文章中的链接访问原始发布者提供的资源页面下载 hrsc2016 数据集。 - **第三方平台**: 部分科研机构或个人可能会共享经过处理后的版本，建议查阅相关学术论坛或 GitHub 上是否有合适的镜像站点。 #### 转换至YOLO格式 由于原生的 HRSC2016 并不直接支持 YOLO 的输入需求，因此需要额外步骤来完成这一过程: - 对于旋转矩形的支持，需特别注意角度参数的调整以适应 YOLO v5 或更高版本的要求； - 创建相应的 `.txt` 文件保存每张图片对应的标签信息； 具体实现可参考网络上已有的 Python 脚本实例，这些脚本能自动化上述流程并将结果导出成标准 YOLO 形式的文件夹结构。 ```python import xml.etree.ElementTree as ET from pathlib import Path def convert(size, box): dw = 1./(size[0]) dh = 1./(size[1]) x = (box[0] + box[1])/2.0 - 1 y = (box[2] + box[3])/2.0 - 1 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x*dw w = w*dw y = y*dh h = h*dh return (x,y,w,h) def main(): sets=[('train', 'images'), ('val', 'images')] classes = ["ship"] for image_set in sets: image_ids = open(f'ImageSets/Main/{image_set}.txt').read().strip().split() list_file = open(f'{image_set}.txt', 'w') for image_id in image_ids: in_file = open(f'Annotations/{image_id}.xml') tree=ET.parse(in_file) root = tree.getroot() size = root.find('size') w = int(size.find('width').text) h = int(size.find('height').text) out_file = open(f'labels/{image_id}.txt', 'w') for obj in root.iter('object'): difficult = obj.find('difficult').text cls = obj.find('name').text if cls not in classes or int(difficult)==1: continue cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find('bndbox') b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text)) bb = convert((w,h), b) out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n') if __name__ == '__main__': main() ``` #### 相关论文介绍 对于希望深入了解 HRSC2016 数据集及其应用的研究人员来说，《A High Resolution Optical Satellite Image Dataset for Ship Recognition and Some New Baselines》这篇文献提供了详细的背景描述以及实验基线模型分析[^2]。

<think>嗯，用户想了解如何搭建YOLOv11平台来实现船牌检测和船号识别。首先，我需要确认YOLOv11是否真实存在。目前主流的YOLO版本是YOLOv5、v7、v8、v9，可能用户是混淆了版本号，或者可能是指某个变种。假设这里可能是个笔误，或者用户希望使用最新的YOLO版本。根据提供的引用资料，用户提到了YOLOv3、v5、v7、v8，但没有YOLOv11的相关信息。可能需要先告知用户YOLOv11可能不存在，并建议使用现有的版本，如YOLOv8或YOLOv5，并参考引用中的项目。 接下来，用户的需求分为两部分：船牌检测和船号识别。船牌检测属于目标检测任务，可以用YOLO模型实现；船号识别属于OCR任务，可能需要结合OCR模型如PaddleOCR，如引用[2]提到的。因此，步骤可能包括数据准备、模型训练、集成OCR等。 数据准备方面，需要收集船牌图片，标注位置和类别。引用[1]、[3]、[4]都提到了数据集的构建，尤其是自行生成数据的方法，比如引用[2]中生成1000多张渔船牌照图片。用户可能需要收集或生成类似的数据，并进行标注，格式可能是YOLO的txt格式。 然后是模型训练，需要选择合适的YOLO版本，比如YOLOv8，并按照其官方文档进行训练。引用[4]中的项目可能提供了训练代码，可以参考。训练完成后，进行模型测试和优化，比如数据增强、调整超参数等。 船号识别部分，需要将检测到的船牌区域截取出来，送入OCR模型。引用[2]中的PaddleOCR是一个可行的选择，用户可以参考其流程进行OCR模型的训练和部署。可能需要处理不同底色、字体等问题，如引用[2]提到的挑战。 最后是系统集成，将目标检测和OCR模块结合起来，可能还需要开发界面，如引用[4]中的Pyqt界面。此外，需要注意性能优化，比如模型轻量化、加速推理等。 用户可能遇到的困难包括数据集不足、模型调参、OCR精度问题等，需要给出相应的解决建议，比如数据增强、迁移学习、使用预训练模型等。同时，要确保步骤清晰，技术路线可行，并引用相关的参考资料来支持建议，比如引用[2]和[4]中的项目。 另外，需要提醒用户，如果YOLOv11不存在，可能需要更正版本，或者等待官方发布。同时，确保代码环境和依赖正确安装，比如CUDA、PyTorch等。可能还需要指导用户如何获取训练代码，如引用[3]和[4]的项目地址，帮助用户快速开始。</think>### 搭建 YOLOv11 平台实现船牌检测和船号识别的详细步骤 （注：截至2024年7月，YOLOv11尚未正式发布，可能为YOLOv8或YOLOv5的误写。以下以YOLOv8为例说明流程，并兼容最新YOLO框架设计。） --- #### **1. 环境准备** - **安装依赖库** ```bash conda create -n yolo_env python=3.8 conda activate yolo_env pip install torch torchvision ultralytics paddlepaddle paddleocr ``` - 需配置CUDA和cuDNN以支持GPU加速[^3][^4]。 - **获取YOLO代码库** ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics # YOLOv8官方仓库 ``` --- #### **2. 数据集构建** - **数据收集** - 参考引用[2][^2]，可生成合成船牌图像（含不同底色、中英文、数字），或收集真实船舶图像（如引用[1][^1]的船舶数据集）。 - 需包含船牌位置标注（目标检测）和船号文本标注（OCR）。 - **标注格式** - **目标检测**：YOLO格式（`类别 x_center y_center width height`，归一化坐标），例如： ```txt 0 0.45 0.32 0.1 0.05 # 船牌边界框 ``` - **OCR识别**：存储为文本文件，与图像同名，例如： ```txt 闽渔12345 ``` --- #### **3. 模型训练** - **船牌检测（YOLOv8）** ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.yaml") # 选择预训练模型 model.train(data="ship_plate.yaml", epochs=100, imgsz=640) ``` - 配置文件`ship_plate.yaml`需定义数据集路径、类别数（如`nc: 1`）。 - **船号识别（PaddleOCR）** - 参考引用[2]，裁剪检测到的船牌区域，使用OCR模型识别： ```python from paddleocr import PaddleOCR ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch') result = ocr.ocr(cropped_image, cls=True) ``` --- #### **4. 系统集成** - **检测+识别流水线** ```python def pipeline(image): # 船牌检测 det_results = yolo_model.predict(image) plates = extract_boxes(det_results) # 提取边界框 # 船号识别 texts = [] for plate in plates: text = ocr.ocr(plate)[0][-1][0] texts.append(text) return plates, texts ``` --- #### **5. 优化与部署** - **性能优化** - **检测模型**：使用知识蒸馏或量化（如TensorRT加速）。 - **OCR模型**：数据增强（旋转、模糊、噪声）提升泛化性。 - **界面开发** - 参考引用[4][^4]，使用PyQt设计交互界面，实时显示检测框与识别结果。 --- #### **关键问题与解决方案** | 问题类型 | 解决方案 | |-------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 数据集不足 | 合成数据生成（仿射变换、GAN生成） | | 船号模糊 | 超分辨率重建（如Real-ESRGAN）预处理 | | 多尺度船牌 | 修改YOLO锚框参数或使用FPN结构 | ---