数据集描述：
| 信息类别 | 具体内容 |
|---|---|
| 数据集名称 | 工程建设场景目标检测数据集 |
| 核心目标类别 | 混凝土搅拌车（Concrete mixer）、自卸卡车（Dump Truck）、挖掘机（Excavator）、人员（Person）、滑移装载机（Skid steer）、塔式起重机（Tower crane）、通用卡车（Truck）、汽车起重机（Truck crane） |
| 数据总量 | 1045张标注图像 |
| 数据包完整性 | 是，形成一个可直接用于模型训练的完整数据包 |
| 目标应用场景 | 工地安全监控、工程进度管理等 |
| 支持的算法训练 | 基础的目标检测算法训练，如YOLOv8/10/11等系列 |
| 数据规模与类别设置 | 数据规模适中且类别设置精准，覆盖工程建设现场核心需求，包括大型机械设备到作业人员的识别 |
| 应用价值 | 服务于工地安全管理、进度跟踪及效率提升；支持智能监测系统的开发和优化 |
| 信息类别 | 具体内容 |
|---|---|
| 数据集类别 | 目标检测类数据集，涵盖8个核心目标类别，分别为混凝土搅拌车（Concrete mixer）、自卸卡车（Dump Truck）、挖掘机（Excavator）、人员（Person）、滑移装载机（Skid steer）、塔式起重机（Tower crane）、通用卡车（Truck）、汽车起重机（Truck crane） |
| 数据格式 | 原始图像文件（如JPG/PNG格式）及对应标注文件（XML/JSON格式，标注目标位置、类别等信息），支持计算机视觉模型训练调用 |
| 核心应用价值 | 1. 聚焦工程建设场景核心目标，可用于训练工程现场目标检测模型，实现施工机械（如起重机、搅拌车）、作业人员的实时识别与定位，辅助工地安全监管（如人员违规进入机械作业区预警）； |
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使用YOLOv8模型训练您提到的工程建设场景目标检测数据集，以下是详细的步骤指南。这些步骤涵盖了从环境准备到训练模型、验证结果以及导出模型以供部署使用的全过程。代码示例，仅供参考学习。
1. 环境准备
首先确保你的环境中已安装了YOLOv8及其依赖项。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：
pipinstallultralytics此外，还需要安装其他可能用到的库，如opencv-python等：
pipinstallopencv-python-headless2. 数据集组织与配置
确保同学您的数据集按照以下结构组织，并创建一个data.yaml文件来描述数据集的位置和类别信息：
/construction_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ ├── val/ ├── data.yamldata.yaml的内容示例如下：
train:./construction_dataset/images/trainval:./construction_dataset/images/valnc:8# 类别数量names:['Concrete mixer','Dump Truck','Excavator','Person','Skid steer','Tower crane','Truck','Truck crane']# 类别名称3. 开始训练
创建或打开一个Python脚本（例如train.py），并添加以下内容来加载YOLOv8模型并开始训练：
fromultralyticsimportYOLO# 加载预训练模型或指定模型大小，如'yolov8n.pt'model=YOLO('yolov8n.pt')# 可替换为'yolov8s.pt', 'yolov8m.pt'等根据需求选择# 开始训练results=model.train(data='./construction_dataset/data.yaml',imgsz=640,# 输入图像尺寸epochs=100,# 训练轮数batch=16,# 批处理大小name='construction_detection',# 实验名称)执行该脚本即可开始训练过程。
4. 验证与评估
训练完成后，可以使用以下代码对模型进行验证：
metrics=model.val()print(f"Validation mAP:{metrics.box.map:.4f}")5. 模型导出
为了在不同的平台上部署使用，你可以将训练好的模型导出为不同格式：
# 导出为ONNX格式model.export(format='onnx')# 导出为TensorRT格式model.export(format='engine')代码示例，仅供参考学习使用。
