YOLOv11城市道路摩托车目标检测数据集-1462张-motorcycle-1

YOLOv11城市道路摩托车目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’, ‘bike’]
• 中文类别：[‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’, ‘自行车’]
• 训练集：1098 张
• 验证集：292 张
• 测试集：72 张
• 总计：1462 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:10names:['1','2','3','4','5','6','7','8','9','bike']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

YOLOv11城市道路摩托车目标检测数据集

该数据集专注于城市道路场景中的摩托车目标检测，涵盖了多种车型和使用情境，具有重要的实际应用价值。通过精准的标注和多样化的场景覆盖，为提升摩托车识别精度提供了高质量的数据支持。

数据分布方面，该数据集包含1098张训练集、292张验证集和72张测试集，总计1462张图像。这种划分比例合理，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，所有图像均经过严格的人工审核，每个摩托车目标都被精确框选并分类，标注规范且一致。这种高精度的标注为后续的模型训练奠定了坚实的基础，有助于提升目标检测的准确性和鲁棒性。

该数据集可广泛应用于智能交通系统、城市安防监控以及摩托车相关行业的智能化管理等领域。其丰富的场景覆盖和高质量的标注使其成为推动摩托车目标检测技术发展的重要资源。

YOLOv11训练步骤

一、环境安装

pipinstallultralytics# 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

t(f"Class: {cls}, Conf: {conf:.2f}, Box: [{x1:.1f}, {y1:.1f}, {x2:.1f}, {y2:.1f}]")

ifname== ‘main’:
main()

CLI 方式： ```bash yolo detect predict model=runs/train/exp/weights/best.pt source=test_images/ save=True ## 数据集下载> 小郭AI日志