📦 已發布目標檢測數據集合集（持續更新）

數據集名稱	圖像數量	應用方向	博客鏈接
🔌 電網巡檢檢測數據集	1600 張	電力設備目標檢測	點擊查看
🔥 火焰 / 煙霧 / 人檢測數據集	10000張	安防監控，多目標檢測	點擊查看
🚗 高質量車牌識別數據集	10,000 張	交通監控 / 車牌識別	點擊查看
🌿 農田雜草航拍檢測數據集	1,200 張	農業智能巡檢	點擊查看
🐑 航拍綿羊檢測數據集	1,700 張	畜牧監控 / 航拍檢測	點擊查看
🌡? 熱成像人體檢測數據集	15,000 張	熱成像下的行人檢測	點擊查看
🦺 安全背心檢測數據集	3,897 張	工地安全 / PPE識別	點擊查看
🚀 火箭檢測數據集介紹	12,000 張	智慧醫療 / 養老護理	點擊查看
? 絕緣子故障檢測數據集	2,100張	無人機巡檢/智能運維	點擊查看
🚦交通標志檢測數據集	1866張	智能駕駛系統/地圖數據更新	點擊查看

📌 每篇文章附帶模型指標、訓練思路與推理部署建議，歡迎點贊收藏支持~

🚧 道路交通標志檢測數據集介紹

📌 數據集概覽

本項目是專注于道路交通標志檢測的計算機視覺數據集，由 Roboflow 100 發布，共包含約 2,093 張圖像，旨在訓練深度學習模型實現城市或公路場景下多類交通標志的精準檢測。

• 圖像數量：2,093 張
• 類別數：21 類
• 適用任務：目標檢測（Object Detection）
• 適配模型：YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN、SSD 等主流框架

包含類別

公交車站（bus_stop）

禁止進入（do_not_enter）

禁止停車（do_not_stop）

禁止左轉（do_not_turn_l）

禁止右轉（do_not_turn_r）

禁止掉頭（do_not_u_turn）

進入左車道（enter_left_lane）

綠燈（green_light）

左右車道（left_right_lane）

禁止停車（no_parking）

停車位（parking）

人行橫道（ped_crossing）

斑馬線（ped_zebra_cross）

鐵路道口（railway_crossing）

紅燈（red_light）

停車標志（stop）

T 型交叉口（t_intersection_l）

紅綠燈（traffic_light）

掉頭（u_turn）

警告標志（warning）

黃燈（yellow_light）

數據集覆蓋多種交通標志類別，能夠顯著提升模型在實際交通場景下的檢測能力。

🎯 應用場景

該數據集非常適用于以下場景與研究方向：

• 智能駕駛系統
  自動檢測道路交通標志，輔助駕駛決策與安全預警。

• 交通監控與執法
  快速識別交通標志，分析違規行為、提升道路管理效率。

• 智能地圖與導航
  實時更新道路標志信息，提高導航軟件的精準度。

• 交通安全研究
  用于機器視覺研究，減少駕駛過程中因漏檢交通標志而引發的事故。

• 智慧城市交通管理
  支撐交通流量監測、智慧紅綠燈系統以及交通規劃優化。

🖼 數據樣本展示

以下展示部分數據集內的樣本圖片（均帶有目標檢測框）：

場景涵蓋白天、夜晚、逆光、不同天氣、不同角度，數據多樣性較好，有助于訓練出具備魯棒性的模型。

YOLOv8 訓練實戰

本教程介紹如何使用 YOLOv8 對目標進行識別與檢測。涵蓋環境配置、數據準備、訓練模型、模型推理和部署等全過程。

---

📦 1. 環境配置

建議使用 Python 3.8+，并確保支持 CUDA 的 GPU 環境。

# 創建并激活虛擬環境（可選）
python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate  # Windows 用戶使用 yolov8_env\Scripts\activate

安裝 YOLOv8 官方庫 ultralytics

pip install ultralytics

📁 2. 數據準備

2.1 數據標注格式（YOLO）

每張圖像對應一個 .txt 文件，每行代表一個目標，格式如下：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

所有值為相對比例（0~1）。

類別編號從 0 開始。

2.2 文件結構示例

datasets/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

2.3 創建 data.yaml 配置文件

path: ./datasets
train: images/train
val: images/valnc: 11
names: ['Bent_Insulator', 'Broken_Insulator_Cap', '', ...]

🚀 3. 模型訓練

YOLOv8 提供多種模型：yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x。可根據設備性能選擇。

yolo detect train \model=yolov8s.pt \data=./data.yaml \imgsz=640 \epochs=50 \batch=16 \project=weed_detection \name=yolov8s_crop_weed

參數	類型	默認值	說明
model	字符串	-	指定基礎模型架構文件或預訓練權重文件路徑（.pt/.yaml）
data	字符串	-	數據集配置文件路徑（YAML 格式），包含訓練/驗證路徑和類別定義
imgsz	整數	640	輸入圖像的尺寸（像素），推薦正方形尺寸（如 640x640）
epochs	整數	100	訓練總輪次，50 表示整個數據集會被迭代 50 次
batch	整數	16	每個批次的樣本數量，值越大需要越多顯存
project	字符串	-	項目根目錄名稱，所有輸出文件（權重/日志等）將保存在此目錄下
name	字符串	-	實驗名稱，用于在項目目錄下創建子文件夾存放本次訓練結果

關鍵參數補充說明：

1. model=yolov8s.pt

   • 使用預訓練的 YOLOv8 small 版本（平衡速度與精度）
   • 可用選項：yolov8n.pt(nano)/yolov8m.pt(medium)/yolov8l.pt(large)

2. data=./data.yaml

   # 典型 data.yaml 結構示例
   path: ../datasets/weeds
   train: images/train
   val: images/val
   names:0: Bent_Insulator1: Broken_Insulator_Cap2: ...3: ...
   

📈 4. 模型驗證與測試

4.1 驗證模型性能

yolo detect val \model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \data=./data.yaml

參數	類型	必需	說明
model	字符串	是	要驗證的模型權重路徑（通常為訓練生成的 best.pt 或 last.pt）
data	字符串	是	與訓練時相同的 YAML 配置文件路徑，需包含驗證集路徑和類別定義

關鍵參數詳解

1. model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt

   • 使用訓練過程中在驗證集表現最好的模型權重（best.pt）
   • 替代選項：last.pt（最終epoch的權重）
   • 路徑結構說明：

     runs/detect/
     └── [訓練任務名稱]/└── weights/├── best.pt   # 驗證指標最優的模型└── last.pt   # 最后一個epoch的模型
     

2. data=./data.yaml

   • 必須與訓練時使用的配置文件一致
   • 確保驗證集路徑正確：

     val: images/val  # 驗證集圖片路徑
     names:0: crop1: weed
     

常用可選參數

參數	示例值	作用
batch	16	驗證時的批次大小
imgsz	640	輸入圖像尺寸（需與訓練一致）
conf	0.25	置信度閾值（0-1）
iou	0.7	NMS的IoU閾值
device	0/cpu	選擇計算設備
save_json	True	保存結果為JSON文件

典型輸出指標

Class     Images  Instances      P      R      mAP50  mAP50-95
all        100       752      0.891  0.867    0.904    0.672
crop       100       412      0.912  0.901    0.927    0.701
weed       100       340      0.870  0.833    0.881    0.643

4.2 推理測試圖像

yolo detect predict \model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \source=./datasets/images/val \save=True

🧠 5. 自定義推理腳本（Python）

from ultralytics import YOLO
import cv2# 加載模型
model = YOLO('runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt')# 推理圖像
results = model('test.jpg')# 可視化并保存結果
results[0].show()
results[0].save(filename='result.jpg')

🛠 6. 部署建議

? 本地運行：通過 Python 腳本直接推理。

🌐 Web API：可用 Flask/FastAPI 搭建檢測接口。

📦 邊緣部署：YOLOv8 支持導出為 ONNX，便于在 Jetson、RKNN 等平臺上部署。

導出示例：

yolo export model=best.pt format=onnx

📌 總結流程

階段	內容
? 環境配置	安裝 ultralytics, PyTorch 等依賴
? 數據準備	標注圖片、組織數據集結構、配置 YAML
? 模型訓練	使用命令行開始訓練 YOLOv8 模型
? 驗證評估	檢查模型準確率、mAP 等性能指標
? 推理測試	運行模型檢測實際圖像目標
? 高級部署	導出模型，部署到 Web 或邊緣設備