船舶图像识别 YOLOV5模型
时间: 2025-02-06 15:12:31 浏览: 40
### YOLOv5用于船舶图像识别的方法
#### 准备工作环境
为了使用YOLOv5模型进行船舶图像识别,需先安装必要的依赖库并下载预训练权重。通常情况下,推荐在Python虚拟环境中操作。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
#### 数据集准备
对于特定领域如海上船舶的目标检测任务,建议收集或创建专门的数据集。该数据集应包含不同类型的船舶图像及其标注信息。根据已有研究[^3],可以考虑采用至少七种类别的船舶目标(liner、bulk carrier、warship等)。每张图片都需要有对应的标签文件,一般为XML或TXT格式,记录着各个物体的位置坐标和类别名称。
#### 配置文件调整
修改`data/custom.yaml`配置文件来适应新的数据集特性:
```yaml
train: ./datasets/train/
val: ./datasets/valid/
nc: 7 # 类别数量
names: ['liner', 'bulk_carrier', 'warship', 'sailboat', 'canoe', 'container_ship', 'fishing_boat']
```
此步骤确保了模型能够理解输入数据的具体情况,并针对这些特点做出优化[^2]。
#### 训练过程设置
启动训练之前,还需指定一些超参数选项,比如批次大小(batch size)、初始学习率(initial learning rate),以及总的迭代次数(total epochs)。考虑到硬件条件差异较大,在高性能GPU支持下的实验可能只需要较短时间就能完成;而在普通消费级显卡上,则可能需要更长时间才能达到理想效果[^1]。
执行如下命令开始训练:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data data/custom.yaml --weights yolov5s.pt
```
这里选择了分辨率为640×640像素的输入尺寸,批量处理量设为16张图片一组,总共运行300轮次的学习周期,并加载官方提供的小型版本YOLOv5作为初始化权重。
#### 测试与评估
当训练完成后,可以通过测试集上的表现来衡量最终成果的好坏。利用内置脚本可以直接计算出各类评价指标,例如平均精度均值(mAP)。
```bash
python val.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --data data/custom.yaml --img 640
```
上述指令会读取保存的最佳模型权重(`best.pt`)来进行验证阶段的操作,同时输出详细的统计报告供进一步分析。
#### 应用部署
一旦确认模型具有足够的泛化能力之后,就可以将其应用于实际场景当中去了。无论是嵌入式设备还是云端服务器端口,都可以借助ONNX Runtime或其他推理引擎轻松实现高效稳定的在线服务提供。
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