使用YOLOv8来训练一个包含超过8000张高质量图像的智慧工业防护数据集。这个数据集包含17个类别，已标注为VOC和YOLO格式，可以直接用于模型训练。

数据集描述

数据量：超过8000张图像，每张图像至少1080p分辨率
标注实例：超过7万个标注实例
类别：
0: 人（Person）
1: 头（Head）
2: 脸（Face）
3: 眼镜（Glasses）
4: 医用口罩（Medical Mask）
5: 面罩（Face Shield）
6: 耳朵（Ear）
7: 耳罩（Ear Muffs）
8: 手部（Hand）
9: 手套（Gloves）
10: 脚（Foot）
11: 鞋（Shoes）
12: 安全马甲（Safety Vest）
13: 工具（Tool）
14: 安全帽（Safety Helmet）
15: 医用服装（Medical Clothing）
16: 安全服（Safety Suit）
标注格式：VOC和YOLO格式
应用场景：智慧工业防护
数据集组织
假设你的数据集目录结构如下：

industrial_protection_dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ │ ├── 000001.jpg
│ │ ├── 000002.jpg
│ │ └── …
│ ├── val/
│ │ ├── 000001.jpg
│ │ ├── 000002.jpg
│ │ └── …
│ └── test/
│ ├── 000001.jpg
│ ├── 000002.jpg
│ └── …
├── labels_voc/
│ ├── train/
│ │ ├── 000001.xml
│ │ ├── 000002.xml
│ │ └── …
│ ├── val/
│ │ ├── 000001.xml
│ │ ├── 000002.xml
│ │ └── …
│ └── test/
│ ├── 000001.xml
│ ├── 000002.xml
│ └── …
├── labels_yolo/
│ ├── train/
│ │ ├── 000001.txt
│ │ ├── 000002.txt
│ │ └── …
│ ├── val/
│ │ ├── 000001.txt
│ │ ├── 000002.txt
│ │ └── …
│ └── test/
│ ├── 000001.txt
│ ├── 000002.txt
│ └── …
└── data.yaml # 数据配置文件
数据配置文件
创建或确认data.yaml文件是否正确配置了数据集路径和类别信息：

train: ./images/train/ # 训练集图像路径
val: ./images/val/ # 验证集图像路径
test: ./images/test/ # 测试集图像路径

Classes

nc: 17 # 类别数量
names:

• Person
• Head
• Face
• Glasses
• Medical Mask
• Face Shield
• Ear
• Ear Muffs
• Hand
• Gloves
• Foot
• Shoes
• Safety Vest
• Tool
• Safety Helmet
• Medical Clothing
• Safety Suit # 类别名称列表
  安装YOLOv8
  如果你还没有安装YOLOv8，可以使用以下命令安装：

bash
深色版本
pip install ultralytics
训练模型
使用YOLOv8训练模型的命令非常简单，你可以直接使用以下命令开始训练：

cd path/to/industrial_protection_dataset/

克隆YOLOv8仓库

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics

开始训练

python yolo.py detect train data=…/data.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=1080 batch=16
在这个命令中：

data=…/data.yaml：指定数据配置文件。
model=yolov8n.pt：指定预训练权重，这里使用的是YOLOv8的小模型。
epochs=100：训练轮数。
imgsz=1080：输入图像的大小（由于图像分辨率较高，建议设置为1080）。
batch=16：批量大小。
模型评估
训练完成后，可以使用以下命令评估模型在验证集上的表现：

python yolo.py detect val data=…/data.yaml model=runs/detect/train/weights/best.pt imgsz=1080
这里的runs/detect/train/weights/best.pt是训练过程中产生的最佳模型权重文件。

模型预测
你可以使用训练好的模型对新图像进行预测：

python yolo.py detect predict source=path/to/your/image.jpg model=runs/detect/train/weights/best.pt imgsz=1080 conf=0.4 iou=0.5
查看训练结果
训练过程中的日志和结果会保存在runs/detect/目录下，你可以查看训练过程中的损失、精度等信息。

数据增强
为了进一步提高模型性能，可以使用数据增强技术。以下是一个简单的数据增强示例：

安装albumentations库：

pip install -U albumentations
在yolo.py中添加数据增强：

import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2
import cv2

定义数据增强

transform = A.Compose([
A.RandomSizedBBoxSafeCrop(width=1080, height=1080, erosion_rate=0.2),
A.HorizontalFlip(p=0.5),
A.VerticalFlip(p=0.5),
A.Rotate(limit=10, p=0.5, border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT),
A.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.2, p=0.5),
A.GaussNoise(var_limit=(10.0, 50.0), p=0.5),
A.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
ToTensorV2()
], bbox_params=A.BboxParams(format=‘yolo’, label_fields=[‘class_labels’]))

在数据加载器中应用数据增强

def collate_fn(batch):
images, targets = zip(*batch)
transformed_images = []
transformed_targets = []

for img, target in zip(images, targets):
    bboxes = target['bboxes']
    class_labels = target['labels']
    augmented = transform(image=img, bboxes=bboxes, class_labels=class_labels)
    transformed_images.append(augmented['image'])
    transformed_targets.append({
        'bboxes': augmented['bboxes'],
        'labels': augmented['class_labels']
    })

return torch.stack(transformed_images), transformed_targets

注意事项
数据集质量：确保数据集的质量，包括清晰度、标注准确性等。
模型选择：可以选择更强大的模型版本（如YOLOv8m、YOLOv8l等）以提高性能。
超参数调整：根据实际情况调整超参数，如批量大小（batch）、图像大小（imgsz）等。
监控性能：训练过程中监控损失函数和mAP指标，确保模型收敛。
通过上述步骤，你可以使用YOLOv8来训练一个智慧工业防护数据集，并使用训练好的模型进行预测。