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文章目录

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• 农林道路实例分割数据集
• 1. 数据集基础概况
• 2. 数据集信息明细表（类别&数量高亮突出）
• 3. 新手YOLO 26轮完整训练&推理实操教程
• 完整可运行训练代码（逐行中文注释）
• 4. 数据集落地适配说明
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农林道路实例分割数据集

1. 数据集基础概况

整套素材适配实例分割任务，规整后图像总量2500张，共划分2类田间实景目标，图像均采集于规模化农林种植园区，画面包含果树、田间通路等完整农田场景。
全部配套多边形掩码标注文件，剔除遮挡、过曝失真样本
，开箱即可用于YOLO分割系列模型训练、参数调优。
两类目标中文标签：树木、道路。

2. 数据集信息明细表（类别&数量高亮突出）

3. 新手YOLO 26轮完整训练&推理实操教程

完整可运行训练代码（逐行中文注释）

# 导入YOLO分割官方工具库
from ultralytics import YOLO

# 加载分割轻量化预训练权重，适配农林实景掩码分割
model = YOLO("yolov8s-seg.pt")

# 启动26轮完整数据集训练，自定义核心参数
train_output = model.train(
    data="way_farm.yaml",# 数据集路径、2类分割目标配置文件
    epochs=26,# 固定训练迭代轮次26轮
    imgsz=640,# 统一输入图像分辨率
    batch=8,# 单次训练批量图片数量
    device=0,# 调用0号GPU加速运算
    patience=4# 早停机制，避免模型过拟合
)

# 单张农林图像实例分割推理代码
predict_result = model.predict("farm_sample.jpg", conf=0.28)
# 循环遍历推理结果，保存带掩码轮廓的可视化图
for frame in predict_result:
    frame.save("farm_seg_output.jpg")

代码前置准备：将数据集文件夹放置项目根目录，yaml文件内填写2类分割目标名称与训练/验证集划分路径，安装ultralytics依赖库后直接运行即可。

4. 数据集落地适配说明

数据集覆盖强光、树荫遮挡、作物密集重叠等多种田间复杂环境，训练后模型可精准输出树木、道路完整轮廓掩码。
适配果园巡检无人机、农田自动驾驶农机、田间环境监测终端部署，可自动统计地块面积、植株分布密度，支撑智慧农业数字化测绘、田间作业规划流程。

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