肆十二大作业系列 手把手教你用yolov8训练自己的数据集
时间: 2025-02-03 18:12:10 浏览: 125
### 使用YOLOv8训练自定义数据集
为了使用YOLOv8训练自定义数据集,需遵循一系列特定的操作来确保模型能够有效地学习并泛化到新的图像上。尽管提供的参考资料主要针对YOLOv5和其他版本,但这些原则同样适用于YOLOv8。
#### 准备工作
在开始之前,确认已安装必要的依赖项和库。对于YOLOv8而言,这通常意味着设置Python环境,并通过pip或其他方式安装ultralytics/yolov8仓库中的软件包[^2]。
#### 数据集构建
创建符合YOLO格式的数据集至关重要。这意味着要准备好标注文件(通常是`.txt`),其中每一行代表一个边界框及其类别标签。此外,还需编写相应的配置文件(如`.yaml`),用于指定训练参数、路径以及其他选项。此过程类似于为YOLOv5准备数据集的方式[^3]。
#### 配置与调整超参数
编辑或新建配置文件以适应自己的需求。例如,在`data/custom_dataset.yaml`中指明图片位置、验证集划分比例等;而在`models/yolov8n.yaml`里则可修改网络架构细节。值得注意的是,虽然这里提到的具体文件名基于假设情况下的命名约定,实际操作时应参照官方文档获取最准确的信息[^1]。
```python
# Example of a YAML configuration snippet for YOLOv8
train: ./path/to/train/images/
val: ./path/to/validation/images/
nc: 80 # number of classes
names: ['class_1', 'class_2'] # list all class names here
```
#### 开始训练
一旦完成了上述准备工作,则可以通过命令行启动训练进程:
```bash
yolo train data=path_to_your_data_yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 batch=16
```
这条指令会加载预设的小型YOLOv8模型(`yolov8n.pt`)作为起点,并利用给定的数据集执行为期100轮次的学习迭代。当然,具体参数的选择应当依据实际情况灵活调整。
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