【尝试】基于YoloV8做安全帽识别

1、下载训练数据集

kaggle数据集下载地址

采用数据集，Construction Site Safety Image Dataset Roboflow

2、配置yolo环境

pip install ultralytics  -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

3、模型训练

（1）创建safehat.yaml文件

train: /Users/linql/Downloads/css-data/train/images/
val: /Users/linql/Downloads/css-data/valid/images/
test: /Users/linql/Downloads/css-data/test/images/nc: 10
names:- Hardhat- Mask- NO-Hardhat- NO-Mask- NO-Safety Vest- Person- Safety Cone- Safety Vest- machinery- vehicle

（2）创建yolo_train.py

from ultralytics import YOLOmodel = YOLO('yolov8n.pt')
model.train(data='safehat.yaml',epochs=100)
model.val()

运行yolo_train.py

因跑的时间过长，停止后，只迭代2次

（3）验证模型

创建yolo_test.py

from ultralytics import YOLOmodel = YOLO("runs/detect/train3/weights/best.pt")model.predict('img.png',save=True,classes=[0,2],line_width=3)

运行结果对比

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