yolov11自己的模型训练遇到问题

Question

前提：无人机航拍视角下的高速公路对于yolov11相关的部分检测模型的数据集收集
问题：占用应急车道识别，违法停车识别，逆行检测，违法变道，车辆压虚线，车辆压导流线，倒车检测（相关的检测，好像没有办法用常规的单yolov11来实现），其中我测试了应急车道，我在使用labelimg标注数据集的情况如下

，我在测试车辆压虚线标注情况如下

，我在测试车辆压导流标注情况如下（一般情况下比较难找，我用ps扣的）

但是训练之后误识别率太高了！
我现在没有任何思路训练了，有没有谁能帮帮我。

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 要在无人机航拍视角下的高速公路场景中训练YOLOv11模型来实现多种交通违法行为检测，数据集的收集是关键且存在挑战。
   - 对于占用应急车道、违法停车、逆行、违法变道、车辆压虚线、车辆压导流线、倒车检测等行为，需要准确标注出这些行为在航拍图像中的位置。
2. 解决方案：
   - 数据集收集：
   • 可以使用无人机进行长时间的高速公路航拍，获取大量不同时段、不同天气条件下的图像数据。
   • 利用图像标注工具（如LabelImg等）对航拍图像中的目标进行标注。对于占用应急车道、违法停车等行为，标注出相关车辆的位置及行为类别；对于逆行、违法变道等行为，标注出车辆行驶轨迹及行为类别；对于车辆压虚线、压导流线，标注出压线车辆及线的位置；对于倒车检测，标注出倒车车辆。
   • 数据预处理：
   • 对收集到的图像进行尺寸归一化处理，使其符合YOLOv11模型输入要求。Python代码示例：

import cv2
import os

def resize_images(input_dir, output_dir, target_size):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
    for filename in os.listdir(input_dir):
        img = cv2.imread(os.path.join(input_dir, filename))
        resized_img = cv2.resize(img, target_size)
        cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, filename), resized_img)

• 模型训练：
  • 按照YOLOv11的官方文档或相关教程配置训练环境。
  • 准备好标注好的数据集后，使用训练脚本开始训练。例如，在Darknet框架下（假设已安装并配置好Darknet与YOLOv11），修改相关配置文件（如cfg/yolov11.cfg）中的参数，如类别数量（根据实际违法行为类别确定）、训练数据路径等。然后运行训练命令：darknet detector train cfg/obj.data cfg/yolov11.cfg yolov11.weights。
    3. 不同方案优缺点：
• 基于传统图像处理和机器学习算法：
  • 优点：实现相对简单，对硬件要求较低，容易理解和调试。
  • 缺点：对于复杂的航拍场景和行为检测，精度可能不如深度学习方法，泛化能力有限。
• 基于深度学习的YOLOv11：
  • 优点：能够自动提取图像特征，检测精度高，对于复杂场景和多种行为的检测有较好的效果。
  • 缺点：训练过程需要大量计算资源和时间，对数据集要求高，模型调优复杂。
    4. 总结：
    要在无人机航拍视角下的高速公路实现多种交通违法行为检测，首先要解决好数据集的收集与标注问题，然后进行数据预处理，最后利用YOLOv11等深度学习模型进行训练。在训练过程中要根据实际情况调整模型参数，不断优化模型性能，以达到较好的检测效果。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。