YOLO12n-Deepsort多目标跟踪之昆虫数据集

1. 使用yolo12n训练目标检测器

1.1 数据集构建

多目标跟踪任务的第一步是 目标检测。这里我们先训练一个 YOLO12n 检测器。

• 数据格式：YOLO 使用标准的 YOLO格式数据集：

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

• 标签文件：每张图片对应一个 .txt，每行标注为

  class_id x_center y_center width height
  （坐标是归一化到 [0,1] 的比例）。

1.2 数据增强

YOLO12 默认支持 Mosaic、MixUp、随机裁剪、颜色抖动等数据增强，你可以在 ultralytics/cfg/default.yaml 中修改增强策略。

此外，也可以手动添加：

transform_train = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Resize((640, 640)),torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),torchvision.transforms.ColorJitter(0.2,