航拍钓鱼检测数据集-无人机视角河边钓鱼溺水目标检测数据集3293张提供yolovoccoco标注方式图像尺寸:1080*1920存在数据增强类别数量:4类训练集图像数量:3234; 验证集图像数量:47 测试集图像数量:12类别名称: 每一类图像数 每一类标注数ShuiBianDiaoYu-水边钓鱼: 1404,2872YouYongNiShui-游泳溺水: 1508,9347DiaoYuSan-钓鱼伞: 210,429boat-船只: 689,1507image num: 3293无人机视角‑河边钓鱼溺水目标检测数据集数据集详情图像总数量3293张图像分辨率1080 × 1920竖屏无人机航拍视角标注格式YOLO‑TXT VOC‑XML COCO‑JSON 三种标注已自动划分数据集数据集图片数量训练集(train)3234验证集(val)47测试集(test)124个检测类别统计类别英文名中文释义含该目标图片数标注框总数ShuiBianDiaoYu水边钓鱼14042872YouYongNiShui游泳溺水人员15089347DiaoYuSan钓鱼伞210429boat船只6891507场景介绍航拍河道、湖泊、水库岸边监控画面包含逆光、水面反光、草丛遮挡、远景小目标自带数据增强样本适合河道安防、溺水风险预警、智慧河湖监管项目。数据集目录结构river_drowning_detect/ ├─images/ │ ├─train │ ├─val │ └─test ├─labels_yolo/ # yolo txt标注 │ ├─train │ ├─val │ └─test ├─labels_voc/ # voc xml标注 │ ├─train │ ├─val │ └─test ├─labels_coco/ # coco json标注 │ ├─train.json │ ├─val.json │ └─test.json └─data.yamldata.yaml配置文件path:./train:images/trainval:images/valtest:images/testnames:0:ShuiBianDiaoYu1:YouYongNiShui2:DiaoYuSan3:boatYOLOv11完整训练代码fromultralyticsimportYOLO#加载预训练权重modelYOLO(yolo11s.pt)#模型训练resultmodel.train(datadata.yaml,epochs120,imgsz960,batch8,device0,workers2,lr00.001,cos_lrTrue,mosaic1.0,mixup0.15,hsv_h0.015,hsv_s0.7,hsv_v0.4,fliplr0.5,saveTrue,valTrue,plotsTrue,projectruns/train,nameriver_drowning)#模型验证评估metricsmodel.val()#图片推理测试resmodel.predict(test.jpg,saveTrue,conf0.4)#导出部署模型onnxmodel.export(formatonnx)。