数据集测试样例配置

dataset/train1/labels/6.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+0 0.5375 0.37395833333333334 0.253125 0.16458333333333333
+0 0.2890625 0.5833333333333334 0.196875 0.1125

dataset/train1/labels/7.txt

@@ -0,0 +1 @@
+0 0.36328125 0.525 0.7109375 0.8083333333333333

dataset/train1/train1.yaml

@@ -0,0 +1,4 @@
+train: images
+val:   ../val
+nc:    1
+names: ['uav']

dataset/train2/labels/000007.txt

@@ -0,0 +1 @@
+0 0.6934895833333333 0.6527777777777778 0.008854166666666666 0.018518518518518517

dataset/train2/labels/02.txt

@@ -0,0 +1 @@
+0 0.423698 0.593519 0.061979 0.029630

dataset/train2/train2.yaml

@@ -0,0 +1,4 @@
+train: images
+val:   ../val
+nc:    1
+names: ['uav']

dataset/val/labels/VS_P65.txt

@@ -0,0 +1 @@
+0 0.5109375 0.5322916666666667 0.125 0.13958333333333334

dataset/val/labels/VS_P66.txt

@@ -0,0 +1 @@
+0 0.55078125 0.296875 0.0890625 0.08958333333333333

federated_learning/yolov8_fed.py

@@ -113,8 +113,8 @@ def federated_train(num_rounds, clients_data):
 if __name__ == "__main__":
     # 联邦训练配置
     clients_config = [
-        "./config/client1_data.yaml",  # 客户端1数据路径
+        "../dataset/train1/train1.yaml",  # 客户端1数据路径
-        "./config/client2_data.yaml"  # 客户端2数据路径
+        "../dataset/train2/train2.yaml"  # 客户端2数据路径
     ]
     
     # 运行联邦训练