带标注的西方油画作品识别数据集和模型，识别率98.97%，可识别蒙娜丽莎的微笑，戴珍珠耳环的少女，呐喊，吻，星月夜油画作品，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

288图像

验证集

83图像

测试集

41图像

预处理

自动定向：应用

调整大小：拉伸到640x640

增强

无

数据集标签：

'Girl with a Pearl Earring', 'Mona Lisa', 'Skrik', 'The Kiss', 'The Starry Night'

• Girl with a Pearl Earring

  • 中文：《戴珍珠耳环的少女》
  • 作者：约翰内斯・维米尔（Johannes Vermeer）
  • 荷兰黄金时代画家代表作

• Mona Lisa

  • 中文：《蒙娜丽莎》
  • 作者：列奥纳多・达・芬奇（Leonardo da Vinci）
  • 文艺复兴时期最著名的肖像画

• Skrik

  • 外文：挪威语，对应英文 The Scream
  • 中文：《呐喊》
  • 作者：爱德华・蒙克（Edvard Munch）
  • 表现主义经典作品

• The Kiss

  • 中文：《吻》（也译作《爱之吻》）
  • 作者：古斯塔夫・克里姆特（Gustav Klimt）
  • 奥地利象征主义、维也纳分离派代表作

• The Starry Night

  • 中文：《星月夜》
  • 作者：文森特・梵高（Vincent van Gogh）
  • 后印象派经典风景画

数据集图片和标注信息示例：

数据集下载：

yolo26:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92771133

yolo v12:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92771140

yolo v11:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92771136

yolo v9:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92771139

yolo v8:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92771131

yolo v7:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92771135

yolo v5:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92771134

yolo darknet:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92771137

coco json:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92771138

pascal voc xml:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92771132

 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）

模型下载：

https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92771143

模型验证测试情况：

验证测试代码：

#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": 102.5,
      "y": 122,
      "width": 205,
      "height": 244,
      "confidence": 0.943,
      "class": "Girl with a Pearl Earring",
      "class_id": 0,
      "detection_id": "e15f7a54-b422-4729-828e-0e546f86d26f"
    }
  ]
}

推理结果：

{
  "predictions": [
    {
      "x": 319.5,
      "y": 341.5,
      "width": 457,
      "height": 371,
      "confidence": 0.973,
      "class": "The Starry Night",
      "class_id": 4,
      "detection_id": "84a4407e-a440-4d6c-bfed-6e852e58280b"
    }
  ]
}