深度学习YOLO模型如何训练 PUBG 绝地求生目标检测数据集

pubg数据集 精选原图1.42万数据 1.49万标签无任何重复、算法增强或冗余图像pubg绝地求生目标检测数据集1分类e_body14905个标签txt格式共计14244张图99%为640*640尺寸图像适合yolo目标检测、AI训练关键词pubg数据集绝地求生数据集pubg绝地求生稀缺资源共3.44G常规训练精度90PUBG绝地求生目标检测数据集数据集信息表项目详细说明数据集名称PUBG绝地求生目标检测数据集图片总数14244张精选原图标签总数14905个标注标签数据特点无重复图像、无算法增强、无冗余图片原始画质优质目标类别单类别e_body标注格式TXT标准YOLO格式图像尺寸99% 图片分辨率为 640×640数据大小整体压缩包 3.44G训练效果基于YOLO系列模型训练精度可达90%以上适用场景YOLO目标检测模型训练、游戏视觉识别、AI算法实训、毕业设计、游戏AI研发交付方式电子资料123网盘发货相关备注1. 仅负责发货下载问题需自行解决2. 虚拟商品发货后不支持退款3. 另有多款游戏类数据集、模型资源可咨询了解核心标签#pubg数据集 #绝地求生数据集 #目标检测 #YOLO训练 #游戏视觉 #AI数据集PUBG绝地求生目标检测数据集数据集信息表项目详细说明数据集名称PUBG绝地求生目标检测数据集图片总数14244张精选原图标签总数14905个标注标签数据特点无重复图像、无算法增强、无冗余图片原始画质优质目标类别单类别e_body标注格式TXT标准YOLO格式图像尺寸99% 图片分辨率为 640×640数据大小整体压缩包 3.44G训练效果基于YOLO系列模型训练精度可达90%以上适用场景YOLO目标检测模型训练、游戏视觉识别、AI算法实训、毕业设计、游戏AI研发交付方式电子资料123网盘发货相关备注1. 仅负责发货下载问题需自行解决2. 虚拟商品发货后不支持退款3. 另有多款游戏类数据集、模型资源可咨询了解核心标签#pubg数据集 #绝地求生数据集 #目标检测 #YOLO训练 #游戏视觉 #AI数据集一、数据集目录结构pubg_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └── val/ └── pubg.yaml二、数据集配置文件pubg.yamlpath:./pubg_datasettrain:images/trainval:images/valnc:1names:0:e_body三、环境依赖安装pipinstallultralytics torch opencv-python四、YOLO训练代码train_pubg.pyfromultralyticsimportYOLOif__name____main__:# 加载预训练权重支持YOLOv8/YOLOv11等版本modelYOLO(yolov8s.pt)# 开始模型训练resultsmodel.train(data./pubg_dataset/pubg.yaml,epochs100,imgsz640,batch16,device0,# 有GPU填写设备编号无GPU改为 devicecpuworkers4,patience15,projectruns/train,namepubg_detection,exist_okTrue,pretrainedTrue)# 模型验证评估val_resultmodel.val()print(f模型mAP50{val_result.box.map50:.4f})print(训练完成模型权重保存至 runs/train/pubg_detection/weights 目录)五、推理测试代码predict_pubg.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载训练完成的最优模型modelYOLO(runs/train/pubg_detection/weights/best.pt)if__name____main__:# 单张图片检测img_pathtest.jpgpredsmodel.predict(sourceimg_path,conf0.25,saveTrue)# 可视化展示imgpreds[0].plot()cv2.imshow(PUBG 目标检测,img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()