yolov5训练自己的数据集--篮球

本文介绍了如何利用yolov5训练一个专门针对篮球的目标检测模型。首先,通过爬虫等方式收集篮球图片并使用labelImg进行标注。接着,下载yolov5源码,配置basket.yaml和basketball.yaml文件。经过训练后,模型能成功进行篮球检测。

用yolov5实现篮球目标检测。

1)数据集

① 数据集收集

采用爬虫或者其他方式,收集带有篮球的图片

② 数据集标注

用labelImg(labelImg安装方式请参照相关教程)标注收集好的篮球数据集。

1)打开labelImg软件,导入数据集

 2)对目标(篮球)进行画框标注

3)保存对应的label文件 

生成对应的label文件(xml文件)如下所示

<annota
一、基础信息 数据集名称:篮球运动目标检测数据集 图片数量: - 训练集:2,566张图片 - 验证集:733张图片 - 测试集:367张图片 总计:3,666张运动场景图片 目标类别: 1. basketball(篮球):比赛用球本体 2. people(人员):运动员、裁判等球场人员 3. rim(篮筐):篮球架篮筐区域 标注格式: YOLO格式,包含精确边界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务。 数据来源: 球场实拍图像,覆盖比赛、训练等真实场景。 二、适用场景 1. 体育赛事智能分析系统: 自动检测球员位置、篮球轨迹及篮筐状态,辅助赛事数据统计与战术分析。 1. 篮球训练辅助工具: 实时追踪运动员动作与球体运动,量化训练效果,优化技术动作。 1. 智能场馆安防监控: 识别球场人员分布与异常行为,保障场馆安全管理。 1. 体育视频内容生成: 自动标记比赛精彩片段(如投篮、扣篮),提升视频制作效率。 三、数据集优势 场景针对性突出: 专注篮球运动场景,覆盖运动员、篮球、篮筐三大核心目标,满足体育AI应用开发需求。 标注质量可靠: - 边界框精准定位运动目标 - 类别标签严格对应实际物体(人/球/筐) - 标注格式兼容主流检测框架(YOLO系列等) 数据多样性丰富: - 包含球员运球、投篮、多人对抗等动态场景 - 涵盖不同角度(场地视角、篮筐特写等) - 适应室内外球场环境变化 任务适配性强: 可直接应用于: - 球员动作识别模型开发 - 投篮命中率自动统计 - 实时球体轨迹预测系统
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