YOLOv8水下垃圾检测模型及数据集介绍

资源摘要信息:"YOLOv8水下垃圾检测 ultralytics-main-yolov8-sts-under-water-garbge.zip" YOLOv8水下垃圾检测是基于YOLOv8算法开发的一个用于识别和分类水下垃圾的专业系统。YOLO（You Only Look Once）系列是实时目标检测系统中较为先进的一种，YOLOv8则是该系列中的最新版本，继承了YOLO算法快速准确的特点，并在此基础上进行了优化，能够高效地识别水下环境中的各类垃圾。 该资源包提供了训练好的水下垃圾检测权重，这些权重已经通过特定的数据集训练得到优化，能够使得检测模型在实际应用中达到较高的准确率。此外，还包括了性能评估曲线，例如PR曲线和loss曲线，它们是评估模型性能的常用工具。PR曲线（Precision-Recall Curve）展示了模型在不同阈值下的精确度和召回率的变化，而loss曲线则展示了模型在训练过程中的损失值变化，有助于了解模型的训练收敛情况。 数据集方面，本资源包中提供了VOC格式的水下垃圾检测数据集，其中包含了数千张使用labelimg标注软件标记好的高质量图片。图片格式为jpg，标注内容丰富，涵盖了多个类别目标，包括但不限于金属(metal)、木材(wood)、塑料(plastic)、橡胶(rubber)、布料(cloth)等。这些图片数据来自真实场景，为模型训练提供了良好的基础，能够帮助模型在复杂的水下环境中保持良好的识别能力。数据集中的标签分为VOC格式和YOLO格式，分别保存在两个不同的文件夹中，以适应不同类型的训练和使用需求。 除了模型和数据集，该资源包还包括了两个环境配置教程的PDF文件，分别命名为【yolov3-YOLOv5-yolov7-yolov8环境配置-教程1】.pdf和【yolov3-YOLOv5-yolov7-yolov8环境配置-教程2】.pdf，这些文档详细描述了如何搭建YOLOv8运行所需的环境，包括软件依赖、硬件要求、系统配置和安装步骤等，为用户提供了从零开始配置模型运行环境的指导。 资源包还包括一个README.md文件，通常用于介绍项目的相关信息，如安装、使用和贡献指南等。此外，还包含了一个helmet_motor.yaml文件，这可能是用于配置或记录某些特定信息的YAML格式文件。还有的是train_dataset文件夹，其中应包含用于训练的数据集；.github文件夹可能包含了与GitHub相关的配置文件，如版本控制和自动化工具配置；data文件夹可能存放了数据预处理的脚本或原始数据；runs文件夹可能存储了训练过程中的日志和结果；tests文件夹可能包含了测试脚本，用于评估模型的性能。 通过以上信息可以看出，YOLOv8水下垃圾检测资源包不仅提供了训练好的模型权重和详细的数据集，还包括了必要的环境配置指南和详细的项目说明，为用户和研究者提供了一个完整的一站式解决方案。