YOLOv11农场羊只面部目标检测数据集-275张-sheep-1_2_2

YOLOv11农场羊只面部目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘bandi’, ‘jamie’, ‘rabbit’, ‘ted’, ‘tic’]
• 中文类别：[‘斑点羊’, ‘杰米羊’, ‘兔子’, ‘泰德羊’, ‘蒂克羊’]
• 训练集：243 张
• 验证集：22 张
• 测试集：10 张
• 总计：275 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:5names:['bandi','jamie','rabbit','ted','tic']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

YOLOv11农场羊只面部目标检测数据集

该数据集专注于农场环境中羊只面部的精准检测，通过收集不同品种和毛色的羊只面部图像，为农业智能化管理提供了高质量的视觉数据支持。数据集涵盖了多种羊只特征，包括白色、黑色及混合毛色的个体，能够有效训练模型识别不同品种羊只的面部特征。

从数据分布来看，该数据集包含243张训练集图像、22张验证集图像和10张测试集图像，总计275张。训练集占比最大，确保了模型有足够的样本进行学习；验证集和测试集比例适中，能够客观评估模型的泛化能力和检测精度，整体分布设计合理，符合机器学习数据集构建的最佳实践。

在标注质量方面，该数据集表现出极高的专业性和规范性。每张图像中的羊只面部均被精确标注，边界框紧密贴合目标区域，且标注名称与实际图像内容完全一致。这种高精度的标注工作为后续的模型训练和性能优化奠定了坚实基础。

该数据集可广泛应用于智慧农业领域，特别是在羊只健康管理、品种识别和自动化监控系统中。通过部署基于该数据集训练的目标检测模型，农场管理者能够实现对羊只群体的高效监测，及时发现异常情况，提升养殖效率和管理水平。

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