ROS2 + RealSense + YOLOv8 实战（三）：自定义铰链实例分割数据集采集、SAM3 标注与模型训练
摘要
- 核心流程：本文完整走通了从 RealSense 采集铰链图片、Ultralytics Platform + SAM3 辅助标注，到本地 RTX 5060 上基于 yolov8n-seg.pt 迁移学习训练实例分割模型的闭环。
- 关键发现：在仅 32 张图片（Train 26 / Val 6）的小数据集下，虽然 mAP50 一度达到 0.955，但离线推理显示大量低置信度预测，说明小数据集下的 mAP 并不可靠，不能直接等同于真实场景准确率。
- 最终建议：当前阶段不应继续在小数据集上反复调参，而应优先扩充高质量、具有场景多样性的真实数据（建议 150～500 张），并加入负样本，再重新训练 hinge_v2。
一、前言
前面已经在 ROS2 Humble 环境下完成了 RealSense 相机与yolo_ros的联调，并成功使用官方：
yolov8n-seg.pt实现实时实例分割。
但官方 YOLOv8 模型主要基于 COCO 数据集训练，并不认识实际装配任务中的专用工业零件，例如本文使用的铰链 hinge。
因此下一步需要构建自己的铰链数据集，并基于yolov8n-seg.pt进行迁移学习，得到：
hinge-yolov8n-seg.pt整体流程如下：
flowchart TD A[RealSense RGB 图像] --> B[采集铰链图片] B --> C[Ultralytics Platform] C --> D[SAM3 辅助实例分割标注] D --> E[Train / Val 数据集] E --> F[yolov8n-seg.pt 迁移学习] F --> G[best.pt] G --> H[hinge-yolov8n-seg.pt] H --> I[ROS2 / yolo_ros]本文使用的主要环境：
| 项目 | 环境 |
|---|---|
| Ubuntu | 22.04 |
| ROS2 | Humble |
| 相机 | Intel RealSense D435i |
| RGB 工作分辨率 | 424×240×30 FPS |
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU |
| CUDA | 可正常使用 |
| PyTorch | 2.11.0+cu128 |
| Ultralytics 训练环境 | 8.4.117 |
| 基础模型 | yolov8n-seg.pt |
| 任务 | hinge 实例分割 |
二、使用 RealSense 采集铰链图片
首先建立数据集目录：
mkdir -p ~/hinge_dataset/raw cd ~/hinge_dataset/rawRealSense RGB 图像话题为：
/camera/camera/color/image_raw当前相机已经稳定运行在：
424 × 240 × 30 FPS这里不直接录制视频再抽帧，而是使用 ROS2image_saver手动触发保存图片。这样可以避免连续保存大量几乎一模一样的相邻帧。
启动：
cd ~/hinge_dataset/raw ros2 run image_view image_saver --ros-args \ -r image:=/camera/camera/color/image_raw \ -p save_all_image:=false \ -p filename_format:="hinge_%04i.jpg"另开一个终端查看保存服务：
ros2 service list | grep save实际环境中出现的是：
/save因此保存一张图片：
ros2 service call /save std_srvs/srv/Empty "{}"每调用一次就保存一张，例如：