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船，ship 目标检测数据集，小目标数据集，航拍，无人机拍摄。
船 数据集 标签 ship 数据集 ，大船小船，快艇民用木船，大游轮。海域，海岸，河流背景。
9000 张，已处理，有 xml 格式和 txt 格式，yolo 可直接训练。![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/35b92fb8e2c81eda608671db03b90b50.png)
使用 YOLOv8 来构建一个船目标检测系统。YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，提供了更好的性能和更快的速度。以下是详细的步骤，包括数据准备、模型训练和生成预测结果。![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/a74cc0bd6104db670a1137f44a78d45a.png)
### 环境配置

首先，确保你的 Python 环境已经安装了必要的库。你可以使用以下命令来安装所需的库：
```
pip install ultralytics
```
### 数据准备

假设你已经有标注文件（XML 格式和 TXT 格式），并且这些文件已经被正确处理并准备好用于 YOLO 训练。以下是具体的步骤：
1. **组织数据目录结构**：
	```
	path_to_your_dataset/
	    ├── images/
	    │   ├── train/
	    │   └── val/
	    └── labels/
	        ├── train/
	        └── val/
	```
2. **创建 `dataset.yaml` 文件**：
	```
	train: ./images/train
	val: ./images/val
	nc: 1  # Number of classes
	names: ['ship']  # Class names
	```
3. **确保数据格式正确**：
	- 图像文件放在 `images/train` 和 `images/val` 目录中。
	- 对应的标注文件（TXT 格式）放在 `labels/train` 和 `labels/val` 目录中。

### 构建和训练 YOLOv8 模型

YOLOv8 Ship Detection
```
import os
import shutil
from sklearn.model_selection import train_test_split
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd
import numpy as np

# Define paths
data_path = 'path_to_your_dataset'
images_path = os.path.join(data_path, 'images')
annotations_path = os.path.join(data_path, 'annotations')
train_images_path = os.path.join(data_path, 'images', 'train')
train_labels_path = os.path.join(data_path, 'labels', 'train')
val_images_path = os.path.join(data_path, 'images', 'val')
val_labels_path = os.path.join(data_path, 'labels', 'val')

# Create directories if they don't exist
os.makedirs(train_images_path, exist_ok=True)
os.makedirs(train_labels_path, exist_ok=True)
os.makedirs(val_images_path, exist_ok=True)
os.makedirs(val_labels_path, exist_ok=True)

# Load annotations and split into train and validation sets
def load_annotations(annotations_path):
    annotations = []
    for filename in os.listdir(annotations_path):
        if filename.endswith('.xml'):
            tree = ET.parse(os.path.join(annotations_path, filename))
            root = tree.getroot()
            image_filename = root.find('filename').text
            size = root.find('size')
            width = int(size.find('width').text)
            height = int(size.find('height').text)
            objects = root.findall('object')
            bboxes = []
            labels = []
            for obj in objects:
                name = obj.find('name').text
                bbox = obj.find('bndbox')
                xmin = int(bbox.find('xmin').text)
                ymin = int(bbox.find('ymin').text)
                xmax = int(bbox.find('xmax').text)
                ymax = int(bbox.find('ymax').text)
                bboxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
                labels.append(name)
            annotations.append({'image': image_filename, 'width': width, 'height': height, 'bboxes': bboxes, 'labels': labels})
    return annotations

annotations = load_annotations(annotations_path)

# Split data into train and validation sets
train_annots, val_annots = train_test_split(annotations, test_size=0.2, random_state=42)

# Save images and annotations to respective folders
def save_data(annots, images_save_path, labels_save_path):
    for annot in annots:
        image_filename = annot['image']
        image_path = os.path.join(images_path, image_filename)
        shutil.copy(image_path, images_save_path)
        
        with open(os.path.join(labels_save_path, os.path.splitext(image_filename)[0] + '.txt'), 'w') as f:
            for bbox, label in zip(annot['bboxes'], annot['labels']):
                x_center = (bbox[0] + bbox[2]) / 2.0 / annot['width']
                y_center = (bbox[1] + bbox[3]) / 2.0 / annot['height']
                width = (bbox[2] - bbox[0]) / annot['width']
                height = (bbox[3] - bbox[1]) / annot['height']
                class_id = class_names.index(label)
                f.write(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}\n")

# Define your class names based on the unique labels in your dataset
class_names = ['ship']

save_data(train_annots, train_images_path, train_labels_path)
save_data(val_annots, val_images_path, val_labels_path)

# Create dataset.yaml file for YOLOv8
dataset_yaml_content = f"""
train: {train_images_path}
val: {val_images_path}

nc: {len(class_names)}
names: {class_names}
"""

with open(os.path.join(data_path, 'dataset.yaml'), 'w') as f:
    f.write(dataset_yaml_content)

# Step 3: Train YOLOv8 Model
from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLOv8 model
model = YOLO('yolov8n.pt')  # You can choose other sizes like yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x

# Modify the number of classes in the final layer
model.nc = len(class_names)

# Training command
results = model.train(
    data=os.path.join(data_path, 'dataset.yaml'),
    imgsz=640,
    epochs=50,
    batch=16,
    device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu',
    cache=True
)

# Evaluate the model
metrics = model.val()

# Export the trained model
model.export(format='onnx')


### 运行脚本

在终端中运行以下命令来执行整个流程：

```bash
python main.py
```
### 总结

以上文档包含了从数据加载、预处理、模型构建到训练的所有步骤。希望这些详细的信息和代码能够帮助你顺利实施和优化你的船目标检测系统
### 自定义说明

1. **数据文件路径**: 修改 `data_path` 变量以指向你的数据文件。
2. **类名列表**: 确保 `class_names` 列表中的类别名称与你的标注文件中的类别名称一致。
3. **超参数调整**: 根据需要调整训练参数，如 `imgsz`, `epochs`, `batch` 等。
4. **模型选择**: 你可以选择不同的 YOLOv8 模型大小（`yolov8n`, `yolov8s`, `yolov8m`, `yolov8l`, `yolov8x`）以适应你的需求。

通过这些步骤，你可以灵活地使用 YOLOv8 进行船目标检测任务。

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人工智能

编程语言

算法

9000张航拍船目标检测数据集，包含大船、小船、快艇、游轮等多种船只类型，背景涵盖海域、海岸、河流。数据集已处理为XML和TXT格式，可直接用于YOLOv8训练。详细教程涵盖数据准备、模型训练全流程，支持快速构建高性能船检测系统。

代码解释

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