文章目录山体滑坡检测目标检测数据集 数据集概览 数据说明 YOLOv26 目标检测训练与推理流程1. 数据集结构2. 配置文件 landslide_detection.yaml3. 训练代码带中文注释4. 推理代码带中文注释关键词#山体滑坡检测 #目标检测 #地质灾害监测 #灾害预警 #YOLOv26 #计算机视觉数据集山体滑坡检测目标检测数据集本项目提供了一套面向地质灾害场景的计算机视觉目标检测数据集适用于YOLO系列模型训练可直接用于山体滑坡监测与预警任务。 数据集概览项目说明数据类别1 类山体滑坡数据规模1600 张图像数据格式YOLO 目标检测格式核心应用价值为地质灾害监测、山体滑坡风险预警及应急响应系统提供高质量的目标检测训练数据支撑 数据说明数据类别仅包含1类关键目标即山体滑坡区域聚焦于地质灾害场景的核心感知对象。数据规模图像数量为1600张能够满足目标检测模型的训练与验证需求。数据格式采用标准YOLO目标检测格式每张图像对应同名标注文件包含类别ID与归一化边界框坐标开箱即用。 YOLOv26 目标检测训练与推理流程1. 数据集结构landslide_detection_dataset/ ├── train/ │ ├── images/ # 训练集图像 │ └── labels/ # 训练集标注文件 ├── val/ │ ├── images/ # 验证集图像 │ └── labels/ # 验证集标注文件 └── landslide_detection.yaml # 数据集配置文件2. 配置文件landslide_detection.yaml# 数据集根目录path:./landslide_detection_dataset# 训练集、验证集路径train:train/imagesval:val/images# 类别数量与名称nc:1names:[landslide]3. 训练代码带中文注释fromultralyticsimportYOLO# 加载预训练的YOLOv26模型权重modelYOLO(yolov26n.pt)# 启动模型训练model.train(datalandslide_detection.yaml,# 数据集配置文件路径epochs100,# 训练总轮数imgsz640,# 输入图像尺寸batch8,# 批次大小devicecuda# 使用GPU训练)4. 推理代码带中文注释fromultralyticsimportYOLO# 加载训练好的模型权重modelYOLO(runs/detect/train/weights/best.pt)# 对单张图像进行检测推理resultsmodel(test_image.jpg,saveTrue)# 打印检测结果信息forresultinresults:print(检测到的山体滑坡区域,result.boxes.cls)print(检测框坐标,result.boxes.xyxy)关键词#山体滑坡检测 #目标检测 #地质灾害监测 #灾害预警 #YOLOv26 #计算机视觉数据集