基于YOLOv8的安全帽检测系统
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发布时间：2024-09-10 23:54
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YOLOv8，由Ultralytics公司推出的最新目标检测和图像分割模型，以其卓越的性能和灵活性在SOTA领域占据一席之地。这款模型在继承YOLO系列优点的同时，引入了多项创新，使其能在大规模数据集上高效训练，并适应多种硬件设备，包括CPU和GPU。
关于安全帽检测的数据集，规模达到了3241张图片，其中train:val:test的比例为7:2:1，专注于识别"hat"类别。数据集的划分通过split_train_val.py脚本完成，生成了trainval.txt、val.txt和test.txt。此外，还使用voc_label.py工具将数据格式调整为Yolov8所需的文本格式。
在训练安全帽检测模型时，YOLOv8展现出出色的表现，mAP@0.5的准确度达到了0.7。更详细的训练结果可以参考相关博客文章：《基于YOLOv8的安全帽检测系统-CSDN博客》。这一结果表明，YOLOv8在安全帽检测任务中具有高精度和实用性。
