YOLOv11夜间城市道路行人与车辆目标检测数据集-4132张-person-1_3

YOLOv11夜间城市道路行人与车辆目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘bicycle’, ‘car’, ‘person’]
• 中文类别：[‘自行车’, ‘汽车’, ‘人’]
• 训练集：2475 张
• 验证集：833 张
• 测试集：824 张
• 总计：4132 张

📄 data.yaml 配置信息

该数据集提供了data.yaml文件，内容如下：

train:../train/imagesval:../valid/imagestest:../test/imagesnc:3names:['bicycle','car','person']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

YOLOv11夜间城市道路行人与车辆目标检测数据集

该数据集专注于夜间城市道路场景，针对行人、自行车和汽车等核心检测目标进行标注。通过覆盖多种典型夜间环境（如街道、人行道、停车场等），为夜间交通安全监控、智能交通管理等领域提供了高质量的视觉数据支持。

数据集包含总计4132张图像，其中训练集2475张、验证集833张、测试集824张。这种分布比例符合机器学习模型训练的基本要求，能够有效支持模型的训练、调优和性能评估，确保模型在不同场景下的泛化能力。

从标注质量来看，该数据集的标注工作规范严谨，所有目标均采用精确的矩形框进行定位，并严格遵循预定义的类别标签体系。标注人员对各类目标的识别准确率高，边界框绘制精细，充分保证了数据集的可靠性和可用性。

该数据集可广泛应用于夜间智能安防系统、自动驾驶辅助系统以及城市交通流量监测等领域。其高质量的标注数据能够帮助相关企业快速构建和优化目标检测模型，提升夜间环境下的目标识别准确率，为智慧城市建设和公共安全管理提供有力的技术支撑。

## YOLOv11训练步骤 ### 一、环境安装 ```bash pip install ultralytics # 依赖要求：Python≥3.8，PyTorch≥1.8。安装完成后可通过 `yolo checks` 验证环境。

二、数据集准备（YOLO格式）

1. 目录结构

数据集必须严格按以下结构组织：

dataset/ ├── train/ │ ├── images/ # 训练图片（jpg/png） │ └── labels/ # YOLO格式标注（txt） ├── val/ │ ├── images/ │ └── labels/ └── data.yaml # 数据集配置文件

2. YOLO标注格式

每个*.txt文件对应一张图片，每行格式为：

class_id center_x center_y width height

所有数值均为相对于图片宽高的归一化值（0~1）。

3. data.yaml 配置文件

# data.yamlpath:../dataset# 数据集根目录（相对或绝对路径）train:train/images# 训练集图片路径val:val/images# 验证集图片路径test:test/images# 测试集图片路径（可选）# 类别信息nc:2# 类别数量names:['class1','class2']# 类别名称列表

三、模型选择

YOLO11 提供 5 种尺度，官方命名规则为yolo11{n/s/m/l/x}.pt：

四、模型训练

方式1：Python API（推荐）

创建train.py：

fromultralyticsimportYOLOdefmain():# 加载预训练模型（推荐：基于COCO预训练权重微调）model=YOLO("yolo11m.pt")# 训练参数train_params={'data':'data.yaml',# 数据集配置文件'epochs':100,# 训练轮次'imgsz':640,# 输入图像尺寸'batch':16,# 批次大小（根据显存调整）'device':'0',# GPU设备号，'cpu'表示CPU训练'workers':8,# 数据加载线程数'optimizer':'SGD',# 优化器：SGD/Adam/AdamW'lr0':0.01,# 初始学习率'patience':50,# 早停耐心值'save':True,# 保存模型'project':'runs/train',# 项目保存路径'name':'exp',# 实验名称'single_cls':False,# 单类别检测设为True'close_mosaic':10,# 最后N轮关闭马赛克增强}# 开始训练results=model.train(**train_params)# 输出最佳模型路径print(f"Best model saved at:{results.best}")if__name__=='__main__':main()

三种模型加载方式对比：

# 方式A：从YAML构建全新模型（从头训练，适合网络结构改进）model=YOLO("yolo11m.yaml")# 方式B：加载预训练权重（最常用，推荐）model=YOLO("yolo11m.pt")# 方式C：构建新模型并迁移预训练权重（改进网络后使用）model=YOLO("yolo11m.yaml").load("yolo11m.pt")

方式2：命令行 CLI

# 基础训练yolo detect traindata=data.yamlmodel=yolo11m.ptepochs=100imgsz=640batch=16device=0# 多GPU训练yolo detect traindata=data.yamlmodel=yolo11m.ptepochs=100device=0,1# 从YAML+预训练权重训练yolo detect traindata=data.yamlmodel=yolo11m.yamlpretrained=yolo11m.ptepochs=100

五、关键训练参数说明

六、模型验证

创建val.py：

fromultralyticsimportYOLOdefmain():# 加载训练好的最佳权重model=YOLO('runs/train/exp/weights/best.pt')# 验证metrics=model.val(data='data.yaml',split='val',# 验证集：'val' 或 'test'imgsz=640,batch=16,iou=0.6,# NMS IoU阈值device='0',save_json=False,# 是否保存COCO格式JSON)# 输出关键指标print(f"mAP50-95:{metrics.box.map}")# mAP@0.5:0.95print(f"mAP50:{metrics.box.map50}")# mAP@0.5print(f"mAP75:{metrics.box.map75}")# mAP@0.75if__name__=='__main__':main()

CLI 方式：

yolo detect valmodel=runs/train/exp/weights/best.ptdata=data.yaml

七、模型推理/预测

创建predict.py：

fromultralyticsimportYOLOimportcv2defmain():model=YOLO('runs/train/exp/weights/best.pt')# 单张图片推理results=model.predict(source='test_images/',# 图片路径、文件夹、URL或摄像头索引（0）imgsz=640,conf=0.25,# 置信度阈值iou=0.45,# NMS IoU阈值device='0',save=True,# 保存结果图show=False,# 是否弹窗显示)# 遍历结果forresultinresults:boxes=result.boxes# 检测框masks=result.masks# 分割掩码（如使用分割模型）probs=result.probs# 分类概率# 获取坐标、置信度、类别forboxinboxes:x1,y1,x2,y2=box.xyxy[0].tolist()conf=box.conf[0].item()cls=int(box.cls[0].item())print(f"Class:{cls}, Conf:{conf:.2f}, Box: [{x1:.1f},{y1:.1f},{x2:.1f},{y2:.1f}]")if__name__=='__main__':main()

CLI 方式：

yolo detect predictmodel=runs/train/exp/weights/best.ptsource=test_images/save=True## 数据集下载> 小郭AI日志