本资源针对 YOLO 船舶检测场景开发，整合 7000 张高质量标注图像与 YOLOv5/v8 预训练模型，参考《结合改进 yolov5s 和动态数据增强的海面舰船检测》等研究中 “数据标注规范 + 模型性能优化” 标准，解决数据与模型的 “落地最后一公里” 问题，为船舶检测相关项目提供高效、高性价比的技术支撑。

资源内容概述

1. 核心数据集模块：高适配性 + 高完整性

数据规模与标注：含 7000 张船舶图像，均以 TXT 格式完成标注，无需二次处理；训练集与验证集按 6300:700 科学划分，满足模型训练与性能验证的完整需求。

船舶类别覆盖：涵盖 6 类主流船舶，具体包括 oreCarrier（矿砂船）、passengerShip（客船）、containerShip（货柜船）、bulkCargoCarrier（散装货船）、generalCargoShip（普通货轮）、fishingBoat（渔船），适配海事监控、船舶分类统计等多数应用场景。

场景适配性：图像涵盖不同海域、光照、天气场景，可支撑复杂环境下船舶检测模型的训练与优化，降低实际部署时的泛化误差。

2. 预训练模型模块：高精度 + 即插即用

YOLOv5 模型：基于 YOLOv5-v7.0 版本训练 100 轮，模型 mAP达 0.989，具备快速推理与稳定检测性能，适合算力有限的边缘设备部署。

YOLOv8 模型：基于 YOLOv8 训练 100 轮，mAP 提升至 0.991，在小目标、密集船舶场景下检测精度更优，适配对精度要求高的海事监控系统。

配套训练成果：附带模型训练过程文件（如混淆矩阵图、F1 曲线、PR 曲线、results.csv 性能报告），可直观分析模型在各类船舶上的检测表现，便于后续针对性优化。

资源格式与适用场景

格式：数据集以 ZIP 压缩包形式提供；预训练模型为 weights 格式，配套训练日志、性能曲线等可视化文件与配置文件。

适用人群：计算机视觉开发者、高校自动化 / 海洋工程专业师生、海事科技企业研发人员、AI 算法工程师。

应用场景：

项目开发：快速搭建海事监控、船舶流量统计、非法捕鱼识别等系统，省去数据标注与模型训练的基础工作。

学习实践：作为 YOLO 系列模型的实战案例，理解目标检测数据标注、模型训练、性能评估的完整流程。

科研支撑：为船舶检测算法改进提供基础数据集与基准模型，降低实验成本。

核心优势

即拿即用：数据集标注规范、模型预训练完成，下载后可直接用于推理或二次训练，节省 200 + 小时数据标注与模型调试时间。

高精度保障：YOLOv8 模型 mAP 达 0.991，远超行业内多数开源船舶检测模型，满足实际应用精度需求。

高性价比：单资源覆盖 “数据 + 模型 + 训练报告”，无需额外采购标注服务或租赁算力，大幅降低开发成本。