使用目标检测yolo11去训练微藻细胞检测数据集YOLO格式703张6类别步骤和流程.docx

微藻细胞检测数据集包含703张图片和对应的标注文件，按照YOLO格式组织，分为6个不同的类别。这些类别分别是Platymonas、Chlorella、Dunaliella salina、Effrenium、Porphyridium和Haematococcus，它们在数据集中的出现次数分别为184、722、234、227、272和119，总计1758个标注框。数据集使用标注工具labelImg进行矩形框标注，标注的图片分辨率分布情况为1920x1200、1904x608、800x600和960x600，其中1920x1200分辨率的图片数量占比最大，为30%。 在进行目标检测训练前，数据集需解压至非中文和无空格的路径下。由于数据集已划分好，我们无需再次进行划分，只需修改配置文件data.yaml中的train和val路径。训练环境需要提前准备好，推荐使用预训练模型进行训练。训练参数包括模型类型、数据配置文件、训练轮数、输入图像尺寸、批量大小和进程数等。 训练完成后，模型权重将保存在指定路径下，通过ultralytics的YOLO模块加载权重文件，可以进行图片预测。此外，也可以对视频或摄像头进行实时预测。在模型训练后会生成评估指标图像，显示在指定文件夹下。评估参数通常包括对模型在验证集上的表现进行指标输出。 训练步骤具体为：首先解压数据集到适当的目录，修改data.yaml文件中的路径信息，设置模型类型和训练参数。通过指定环境和参数，开始使用YOLO v11模型进行训练。训练完成后，可加载模型权重进行图片和视频预测，并通过评估指标来查看模型性能。整个数据集的使用流程为：准备数据集、修改配置文件、安装环境和模型、设置训练参数、执行训练、模型预测及评估。 训练参数具体设置为：选择合适大小的预训练模型（小、中、大），输入图像尺寸建议为640，批量大小根据GPU显存进行调整，进程数Windows推荐为0-2，Linux推荐为8。训练期间，模型会定期保存最佳权重，并在最后生成评估指标图像。 通过以上步骤和流程，可以实现对微藻细胞的精确检测，最终获得能够有效区分和识别不同微藻类别的目标检测模型。