标注的世界名画作者识别数据集和yolo模型，可根据画作识别到对应的画家人名，支持yolo，coco json，pascal voc xml格式

模型训练指标参数：

模型训练图：

数据集拆分

训练集

2988图像

验证集

1008图像

测试集

1003图像

预处理

自动定向：应用

调整大小：拉伸到416*416

增强

每个训练样本的输出数量：3

翻转：垂直翻转旋转角度：-24° 至 +24° 之间

模糊程度：最高 4.5 像素

噪声强度：最高占像素的 8%

数据集标签：

Amedeo Modigliani

Andy Warhol

Arshille Gorky

Caravaggio

Claude Monet

Diego Velaquez

Edgar Degas

Edouard Manet

Edvard Munch

Edward Hopper

Francisco De Goya

Georges Braque

Georges Seurat

Giotto Di Bondone

Gustav Klimt

Gustave Courbet

Henri Matisse

Jackson Pollock

Jan Van Eyck

Joan Miro

Johannes Vermeer

Leonardo Da Vinci

Mark Rothko

Pablo Picasso

Paul Cezanne

Paul Gauguin

Paul Klee

Rembrandt

Renoir

Salvador Dali

Sandro Botticelli

Vincent Van Gogh

Wassily Kandisky

William Turner

数据集图片和标注信息示例：

数据集下载：

yolo26:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92776842

yolo v12:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92776843

yolo v11:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92776841

yolo v9:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92776845

yolo v8:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92776839

yolo v7:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92776837

yolo v5:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92776840

yolo darknet:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92776846

coco json:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92776844

pascal voc xml:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92776838

YOLO模型训练

下载数据集之后解压到当前文件夹，然后将我的仓库 https://gitcode.com/pbymw8iwm/YOLOProject里的训练模型脚本复制到文件夹下，假设你使用的是yolov8来训练你就用 python train_yolov8.py

注意，请根据你的GPU能力来适当调整训练参数，比如训练batch，patience，workers，以及模型类型（如果你的GPU硬件条件限制，可以联系作者进行付费模型训练，部分模型只需要一杯奶茶钱）

模型验证测试情况：

验证测试代码：

python 复制代码

#需要安装pip install ultralytics
from ultralytics import YOLO
import cv2

# 加载训练好的 YOLO .pt 模型
model = YOLO('best.pt')  # 替换为你实际的 .pt 模型文件路径

# 定义要测试的图片路径
image_path = './image.jpg'  # 替换为你实际的图片文件路径

# 使用模型对图片进行预测
results = model(image_path)

# 获取预测结果
for result in results:
    # 获取绘制了检测框的图片
    annotated_image = result.plot()

    # 显示图片
    cv2.imshow("YOLOv Inference", annotated_image)

    # 等待按键退出
    cv2.waitKey(0)

    # 关闭所有 OpenCV 窗口
    cv2.destroyAllWindows()

推理结果

{

"predictions": [

{

"x": 228,

"y": 226.5,

"width": 378,

"height": 449,

"confidence": 0.89,

"class": "Edgar Degas",

"class_id": 6,

"detection_id": "b2ba5205-1da8-4f9e-8840-3160bf4694e2"

}

]

}

推理结果：

{

"predictions": [

{

"x": 197,

"y": 198.5,

"width": 224,

"height": 397,

"confidence": 0.753,

"class": "Vincent Van Gogh",

"class_id": 31,

"detection_id": "a4ba8991-446b-4d5b-aa67-800cd6adf7b8"

}

]

}