YOLOv11室内宠物兔目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘Flemish_Giant_Rabbit’, ‘French_Lop_Rabbit’, ‘Holland_Lop_Rabbit’, ‘Lion_Head_Rabbit’, ‘Mini_Lop_Rabbit’, ‘Mini_Rex_Rabbit’, ‘Netherland Dwarf’, ‘Thai_Rabbit’]
• 中文类别：[‘佛兰德兔’, ‘法国垂耳兔’, ‘荷兰垂耳兔’, ‘狮子头兔’, ‘迷你垂耳兔’, ‘迷你雷克斯兔’, ‘荷兰侏儒兔’, ‘泰国兔’]
• 训练集：225 张
• 验证集：22 张
• 测试集：22 张
• 总计：269 张

📄 data.yaml 配置信息

该数据集提供了data.yaml文件，内容如下：

train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images

nc: 8
names: ['Flemish_Giant_Rabbit', 'French_Lop_Rabbit', 'Holland_Lop_Rabbit', 'Lion_Head_Rabbit', 'Mini_Lop_Rabbit', 'Mini_Rex_Rabbit', 'Netherland Dwarf', 'Thai_Rabbit']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

YOLOv11室内宠物兔目标检测数据集

该数据集专注于室内环境中各类宠物兔的精准识别与定位，涵盖了佛兰德兔、法国垂耳兔、荷兰垂耳兔、狮子头兔、迷你垂耳兔、迷你雷克斯兔、荷兰侏儒兔及泰国兔等多种常见品种。通过高精度标注和多样化场景覆盖，为宠物管理、品种鉴定及智能监控系统提供了高质量的训练数据支持。

数据分布方面，该数据集包含269张图像，其中训练集225张、验证集22张、测试集22张，比例分配合理。这种划分方式确保了模型在不同场景下的泛化能力，同时验证集和测试集的设置能够有效评估模型性能，满足深度学习任务的需求。

从标注质量来看，所有图像均经过专业人员的精细标注，每个兔子实例都配有精确的边界框，且类别标签与实际图像内容完全一致。标注过程严格遵循统一标准，确保了数据的一致性和可靠性，为后续模型训练奠定了坚实基础。

该数据集可广泛应用于宠物行业、家庭智能监控系统以及动物保护领域。通过精准识别各类宠物兔，可以帮助宠物主人更好地了解其宠物特征，同时为动物园、宠物医院等场所提供智能化管理解决方案，具有重要的实用价值和社会意义。

## YOLOv11训练步骤

### 一、环境安装



```bash
pip install ultralytics
# 依赖要求：Python≥3.8，PyTorch≥1.8。安装完成后可通过 `yolo checks` 验证环境。

二、数据集准备（YOLO格式）

1. 目录结构

数据集必须严格按以下结构组织：

dataset/
├── train/
│   ├── images/          # 训练图片（jpg/png）
│   └── labels/          # YOLO格式标注（txt）
├── val/
│   ├── images/
│   └── labels/
└── data.yaml            # 数据集配置文件

2. YOLO标注格式

每个 *.txt 文件对应一张图片，每行格式为：

class_id center_x center_y width height

所有数值均为相对于图片宽高的归一化值（0~1）。

3. data.yaml 配置文件

# data.yaml
path: ../dataset          # 数据集根目录（相对或绝对路径）
train: train/images       # 训练集图片路径
val: val/images           # 验证集图片路径
test: test/images         # 测试集图片路径（可选）

# 类别信息
nc: 2                     # 类别数量
names: ['class1', 'class2']  # 类别名称列表

三、模型选择

YOLO11 提供 5 种尺度，官方命名规则为 yolo11{n/s/m/l/x}.pt：

模型	参数量	适用场景
yolo11n	2.6M	边缘设备、速度优先
yolo11s	9.4M	平衡精度与速度
yolo11m	20.1M	常规GPU训练
yolo11l	25.3M	高精度需求
yolo11x	56.9M	极致精度、算力充足

四、模型训练

方式1：Python API（推荐）

创建 train.py：

from ultralytics import YOLO

def main():
    # 加载预训练模型（推荐：基于COCO预训练权重微调）
    model = YOLO("yolo11m.pt")

    # 训练参数
    train_params = {
        'data': 'data.yaml',           # 数据集配置文件
        'epochs': 100,                 # 训练轮次
        'imgsz': 640,                  # 输入图像尺寸
        'batch': 16,                   # 批次大小（根据显存调整）
        'device': '0',                 # GPU设备号，'cpu'表示CPU训练
        'workers': 8,                  # 数据加载线程数
        'optimizer': 'SGD',            # 优化器：SGD/Adam/AdamW
        'lr0': 0.01,                   # 初始学习率
        'patience': 50,                # 早停耐心值
        'save': True,                  # 保存模型
        'project': 'runs/train',       # 项目保存路径
        'name': 'exp',                 # 实验名称
        'single_cls': False,           # 单类别检测设为True
        'close_mosaic': 10,            # 最后N轮关闭马赛克增强
    }

    # 开始训练
    results = model.train(**train_params)

    # 输出最佳模型路径
    print(f"Best model saved at: {results.best}")

if __name__ == '__main__':
    main()

三种模型加载方式对比：

# 方式A：从YAML构建全新模型（从头训练，适合网络结构改进）
model = YOLO("yolo11m.yaml")

# 方式B：加载预训练权重（最常用，推荐）
model = YOLO("yolo11m.pt")

# 方式C：构建新模型并迁移预训练权重（改进网络后使用）
model = YOLO("yolo11m.yaml").load("yolo11m.pt")

方式2：命令行 CLI

# 基础训练
yolo detect train data=data.yaml model=yolo11m.pt epochs=100 imgsz=640 batch=16 device=0

# 多GPU训练
yolo detect train data=data.yaml model=yolo11m.pt epochs=100 device=0,1

# 从YAML+预训练权重训练
yolo detect train data=data.yaml model=yolo11m.yaml pretrained=yolo11m.pt epochs=100

五、关键训练参数说明

参数	说明	建议值
epochs	训练总轮次	100~300
imgsz	输入尺寸	640（标准）
batch	批次大小	8/16/32（根据显存）
device	训练设备	0（单GPU）、0,1（多GPU）、cpu、mps（Apple芯片）
workers	数据加载线程	8~16（Windows建议≤8）
optimizer	优化器	SGD（默认）、Adam、AdamW
lr0 / lrf	初始/最终学习率	0.01 / 0.01
momentum	SGD动量	0.937
weight_decay	权重衰减	0.0005
single_cls	单类别模式	True/False
resume	恢复中断训练	True（需指定last.pt）
amp	自动混合精度	True（默认开启，省显存）

六、模型验证

创建 val.py：

from ultralytics import YOLO

def main():
    # 加载训练好的最佳权重
    model = YOLO('runs/train/exp/weights/best.pt')

    # 验证
    metrics = model.val(
        data='data.yaml',
        split='val',              # 验证集：'val' 或 'test'
        imgsz=640,
        batch=16,
        iou=0.6,                  # NMS IoU阈值
        device='0',
        save_json=False,          # 是否保存COCO格式JSON
    )

    # 输出关键指标
    print(f"mAP50-95: {metrics.box.map}")   # mAP@0.5:0.95
    print(f"mAP50: {metrics.box.map50}")    # mAP@0.5
    print(f"mAP75: {metrics.box.map75}")    # mAP@0.75

if __name__ == '__main__':
    main()

CLI 方式：

yolo detect val model=runs/train/exp/weights/best.pt data=data.yaml

七、模型推理/预测

创建 predict.py：

from ultralytics import YOLO
import cv2

def main():
    model = YOLO('runs/train/exp/weights/best.pt')

    # 单张图片推理
    results = model.predict(
        source='test_images/',    # 图片路径、文件夹、URL或摄像头索引（0）
        imgsz=640,
        conf=0.25,                # 置信度阈值
        iou=0.45,                 # NMS IoU阈值
        device='0',
        save=True,                # 保存结果图
        show=False,               # 是否弹窗显示
    )

    # 遍历结果
    for result in results:
        boxes = result.boxes      # 检测框
        masks = result.masks      # 分割掩码（如使用分割模型）
        probs = result.probs      # 分类概率

        # 获取坐标、置信度、类别
        for box in boxes:
            x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0].tolist()
            conf = box.conf[0].item()
            cls = int(box.cls[0].item())
            print(f"Class: {cls}, Conf: {conf:.2f}, Box: [{x1:.1f}, {y1:.1f}, {x2:.1f}, {y2:.1f}]")

if __name__ == '__main__':
    main()

CLI 方式：

yolo detect predict model=runs/train/exp/weights/best.pt source=test_images/ save=True

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