目标检测之YOLOV11自定义数据使用OBB训练与验证

YOLOV11自定义数据OBB训练与验证

一、前置条件与环境准备

在开始训练前,确保已完成以下准备《目标检测之YOLOV11自定义数据预处理——从原始标注到YOLO-OBB格式转换与验证》:
数据目录结构

yolov11/
├── datasets/
│   └── shrimp/
│       ├── images/
│       │   ├── train/  # 训练集图片
│       │   └── val/    # 验证集图片
│       └── labels/
│           ├── train/  # 训练集YOLO-OBB标注(.txt)
│           └── val/    # 验证集YOLO-OBB标注(.txt)
├── shrimp_obb.yaml     # 训练配置文件
└── runs/               # 训练结果保存目录
   └── obb/             # OBB任务结果

二、训练配置文件shrimp_obb.yaml设置

配置文件定义了数据集路径、类别数等关键信息,shrimp_obb.yaml应包含以下内容:

# 数据集基础信息(根据实际路径调整)
train: /datasets/shrimp/images/train  # 训练集图片目录(需提前划分训练集)
val:  /datasets/shrimp/images/val    # 验证集图片目录(你代码中的val路径)

# 标签路径(YOLO自动匹配:与图片目录同级的labels目录,如images/train → labels/train)
# 转换后标签路径labels/val(与val图片目录同级)

# 类别信息(你提到只有1个类别)
nc: 1  # 类别数量(必须与转换后的class_index=0一致)
names: ["shrimp"]  # 类别名称(与实际标注的类别一致)

# 可选:测试集路径(若有)
#test:  /datasets/shrimp/images/test

# 以下为可选超参数(可在训练命令中覆盖,非必须写在yaml里)
# 超参数参考:https://docs.ultralytics.com/yolov5/training
#
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