YOLOV8模型如何训练 智慧电力及工地安全帽佩戴检测数据集 智慧工地安全帽反光衣检测数据集 YOLO数据集

智慧电力及工地安全帽佩戴检测数据集11Hard Hat Universe 数据集总结表项目详情数据集类别6类head头部、helmet头盔、person人、hi-viz helmet高亮头盔、hi-viz vest高光背心、random随机数据数量图像7036张数据集版本15个模型3个总浏览29k次下载1.1k次数据格式支持导出为适配各类模型的格式可进行预处理与增强应用领域1. 工地/工厂安全生产监测识别工人是否规范佩戴安全帽、穿着反光衣2. 安防监控人员与头部目标检测3. 计算机视觉目标检测模型教学与实践练习11下面给出基于YOLOv8训练该安全帽数据集的完整代码可直接运行。1. 训练代码Python YOLOv8# 安装依赖importosimportsubprocess subprocess.run([pip,install,ultralytics],checkTrue)fromultralyticsimportYOLO# 1. 加载预训练模型modelYOLO(yolov8s.pt)# 2. 开始训练# data.yaml 需自己根据数据集路径配置resultsmodel.train(datahardhat.yaml,# 数据集配置文件epochs100,# 训练轮数imgsz640,# 输入尺寸batch16,# 批次大小patience15,# 早停saveTrue,# 保存最佳模型device0# 使用GPU无GPU则设为cpu)# 3. 评估模型metricsmodel.val()# 4. 推理示例model.predict(sourcetest_image.jpg,saveTrue,conf0.25)2. 配套配置文件 hardhat.yaml# 数据集路径按实际修改path:./hard-hat-datasettrain:images/trainval:images/valtest:images/test# 类别与网页一致nc:6names:0:head1:helmet2:person3:hi-viz helmet4:hi-viz vest5:random3. 数据集结构标准YOLO格式hard-hat-dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ └── labels/ ├── train/ ├── val/ └── test/