Yolo11 Fish Detector Grayscale

🚀 Yolo11n魚類檢測器 | 灰度圖像

本模型使用YOLO11架構，旨在檢測水下灰度圖像中的魚類。它運用半無監督學習技術，無需完全標註的數據集，就能學習模式並識別魚類，為水下魚類檢測提供了高效的解決方案。

✨ 主要特性

• 模型架構：採用YOLO11n架構，專為水下魚類檢測任務設計。
• 任務類型：專注於目標檢測，特別是魚類檢測。
• 適用素材：適用於灰度（黑白）水下素材。
• 檢測類別：僅檢測一個類別，即魚類。

📦 安裝指南

暫未提供相關安裝步驟，可根據模型使用的庫（如ultralytics）進行常規安裝。

💻 使用示例

基礎用法

from ultralytics import YOLO

# 加載模型
model = YOLO("yolo11n_fish_trained.pt")

📚 詳細文檔

模型詳情 / 概述

本模型使用YOLO11架構，在水下灰度圖像中檢測魚類。通過半無監督學習技術，模型能夠在不依賴完全標註數據集的情況下，學習模式並識別魚類。

測試結果

模型權重

模型的權重文件可在此處找到。

預期用途

• 對灰度（黑白）水下素材進行即時檢測。
• 對灰度（黑白）水下素材進行後處理視頻/圖像分析。

影響因素

模型性能

• 無監督學習：無需完全標註的數據集，具有靈活的模式識別能力，適用於灰度圖像。
• 灰度圖像：專門針對黑白水下素材進行訓練，提升了在該環境下的性能。
• 模型架構（YOLO11n）：輕量級架構，針對水下素材的即時魚類檢測進行了優化。
• 訓練數據：灰度水下數據集的質量和多樣性，訓練集和驗證集的比例為80%和20%。
• 訓練參數：配置了50個訓練週期、0.001的學習率和416x416的圖像尺寸，以實現模型的最優收斂。

評估指標

以下是模型在驗證集上的主要評估指標：

訓練驗證結果

訓練和驗證損失

混淆矩陣

精確 - 召回曲線

F1分數曲線

訓練配置

• 模型權重文件：yolo11n_fish_trained.pt
• 訓練週期數：50
• 學習率：0.001
• 批量大小：16
• 圖像尺寸：416x416

訓練和評估數據

• 數據集：fish_dataset.zip，包含灰度（黑白）水下素材。
• 訓練/驗證劃分：數據集按80%訓練和20%驗證的比例進行劃分。
• 類別：模型僅針對一個類別（魚類）進行訓練。
• 學習方式：採用無監督學習，模型無需對所有圖像進行詳細標註即可識別模式。

侷限性

• 模型在彩色圖像或不同光照條件的視頻上可能表現不佳，因為它是針對灰度圖像進行訓練的。
• 無監督學習的特性可能導致一些錯誤檢測，特別是在嘈雜環境中，模型可能會將其他水下物體誤判為魚類。
• 具有複雜背景、遮擋或低分辨率的圖像可能會影響模型的性能。

額外說明

• 灰度圖像：模型在灰度圖像上可能表現更好，在彩色水下素材或不同光照條件的圖像上可能泛化能力較差。
• 無監督學習：無監督學習方法使模型更靈活，但在沒有標註數據的情況下，也更容易出現錯誤或誤分類。
• 倫理考慮：無監督學習方法可能導致檢測偏差，特別是在訓練數據集中未涵蓋的新環境或海洋生物類型中。在關鍵應用中使用該模型前，需進行全面驗證，以確保在敏感場景中不會遺漏關鍵檢測或產生錯誤結果。在將模型用於海洋保護或研究時，需考慮潛在的環境或社會影響，並確保檢測結果得到驗證。

免責聲明

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📄 許可證

本模型採用AGPL - 3.0許可證。