yolov8 seg 训练自己的数据
时间: 2025-01-23 08:06:02 浏览: 59
### 准备自定义数据集
为了在自定义数据集上训练 YOLOv8 分割模型,数据集需满足特定格式要求。这通常涉及将原始标注文件转换成 YOLO 所接受的形式。对于不兼容的格式,可借助工具如 JSON2YOLO 来完成这一过程[^1]。
### 数据预处理脚本示例
下面是一个简单的 Python 脚本片段,用于展示如何利用 `JSON2YOLO` 将 COCO 格式的 JSON 文件转化为适合 YOLO 的标签文件:
```python
from json2yolo import Json2YoloConverter
converter = Json2YoloConverter()
converter.convert('path/to/coco_format.json', 'output_dir')
```
此代码创建了一个转换器对象,并调用了其方法以指定输入路径(COCO 格式 JSON 文件位置)以及输出目录(保存转换后的 YOLO 标签文件的地方)。通过这种方式,可以轻松地把不同结构化的数据调整到统一的标准下以便后续操作。
### 开始训练流程
当数据已经按照上述说明妥善准备完毕之后,则可以通过命令行或者编写一段简短的 Python 代码来进行实际训练工作。以下是基于 PyTorch Lightning 实现的一个简单例子:
#### 使用命令行启动训练会话
```bash
yolo segment train data=path_to_data.yaml model=yolov8n-seg.pt epochs=100 imgsz=640 batch=16
```
这条指令指定了要使用的配置文件 (`data.yaml`)、初始权重(`yolov8n-seg.pt`) 和一些超参数设置 (比如迭代次数和图片尺寸)。
#### 编写Python脚本来执行相同的操作
如果更倾向于编程方式控制整个过程的话,也可以采用如下所示的方式:
```python
import ultralytics.yolo.engine.trainer as trainer_module
from pathlib import Path
trainer = trainer_module.Trainer(
data=str(Path("path", "to", "your", "dataset.yaml")),
weights="yolov8n-seg.pt",
epochs=100,
imgsz=640,
batch_size=16)
results = trainer.train()
print(results)
```
这段代码同样完成了与上面提到的 CLI 命令相同的任务——加载必要的资源并开始一轮完整的训练周期。
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