如何用YOLOv8训练一个识别安全帽的模型？

训练一个识别安全帽的模型是一个典型的 目标检测任务，可以使用 YOLOv8 来实现。以下是详细的步骤：

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1. 准备数据集

训练模型的第一步是准备一个包含安全帽图像的数据集。数据集需要满足以下要求：

• 图像：包含安全帽的图像。
• 标注：每张图像需要标注安全帽的位置（边界框）和类别。

（1）数据收集

• 收集包含安全帽的图像，可以从公开数据集中获取，或者自己拍摄。
• 公开数据集推荐：
  • Safety Helmet Dataset
  • COCO 数据集（如果包含安全帽类别）。

（2）数据标注

• 使用标注工具（如 LabelImg、CVAT 或 Roboflow）对图像进行标注。
• 标注格式：YOLO 格式（每个图像对应一个 .txt 文件，包含边界框和类别信息）。

标注文件示例（image1.txt）：

0 0.5 0.5 0.2 0.3  # 类别编号 中心点x 中心点y 宽度 高度

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2. 安装 Ultralytics

确保你已经安装了 Ultralytics：

pip install ultr