hrsc2016数据集下载 yolo

### 下载并应用 HRSC2016 数据集于 YOLO 模型训练 HRSC2016 是一个专注于遥感场景下的船舶检测数据集。为了将其应用于 YOLO 模型的训练，以下是具体的操作方法： #### 1. 数据集下载 HRSC2016 的官方资源通常可以通过其官方网站或其他公开学术平台获取。需要注意的是，在下载之前应仔细查阅该数据集的相关版权和使用条款[^1]。 - **访问官网**：前往 HRSC2016 官方网站或相关发布页面。 - **注册账号**：部分数据集可能需要用户注册账户以获得下载权限。 - **下载链接**：找到对应的下载区域，按照提示完成数据包的下载。 #### 2. 数据预处理 YOLO 模型对输入数据有一定的格式要求，因此需将 HRSC2016 数据转换为适合 YOLO 使用的形式。 ##### (a) 文件结构调整 创建符合 YOLO 需求的数据目录结构。典型的文件夹布局如下： ``` dataset/ ├── images/ # 存放原始图像 │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ # 存放标注文件（txt） ├── train/ └── val/ ``` ##### (b) 标签格式转换 HRSC2016 原始标签可能采用不同的坐标表示方式（如多边形），而 YOLO 支持的标准标签格式为归一化的边界框中心点坐标及宽高比例[^3]。 假设某目标的真实尺寸为 `(x_min, y_min)` 和 `(x_max, y_max)`，则对应 YOLO 格式的计算公式为： ```python width = abs(x_max - x_min) height = abs(y_max - y_min) center_x = x_min + width / 2 center_y = y_min + height / 2 # 归一化到 [0, 1] normalized_center_x = center_x / image_width normalized_center_y = center_y / image_height normalized_width = width / image_width normalized_height = height / image_height ``` 最终每行标签内容形式为 `<class_id> normalized_center_x normalized_center_y normalized_width normalized_height`。 ##### (c) 划分数据集 根据实际需求划分训练集、验证集以及可选的测试集，并记录各子集中图片的绝对路径至 `train.txt` 和 `val.txt` 中。 #### 3. 修改配置文件 编辑 YOLO 所使用的 YAML 配置文件 (`myvoc.yaml`) 来指定新数据集的位置及其类别数: ```yaml train: path/to/train.txt # 训练集列表 val: path/to/val.txt # 验证集列表 nc: 1 # 类别总数（此处仅为舰船一类） names: ['ship'] # 类别名称数组 ``` 同时更新模型架构定义文件（如 `yolov5s.yaml`）中的分类数目字段。 #### 4. 开始训练 执行命令启动训练过程，确保 GPU 可用的情况下加速运算效率: ```bash python train.py --weights yolov5s.pt \ --cfg models/yolov5s.yaml \ --data data/myvoc.yaml \ --epochs 100 \ --batch-size 16 \ --img 640 \ --device 0 ``` --- ### 注意事项 - 如果遇到内存不足的情况，尝试降低批量大小参数 `--batch-size` 或减少分辨率选项 `--img`。 - 在正式训练前推荐先运行少量迭代次数的小规模调试版本来确认一切正常工作。