yolov8训练voc2012

### 使用 YOLOv8 训练 VOC2012 数据集 #### 准备工作 为了使用 YOLOv8 训练 VOC2012 数据集，首先需要完成环境搭建并安装必要的依赖库。可以参考官方文档中的安装指南来设置 Python 环境以及下载 YOLOv8 的代码仓库[^1]。 #### 转换数据格式 YOLOv8 支持多种输入数据格式，但在实际应用中通常推荐将其转换为 COCO 或者 YOLO 自己支持的标准格式。如果原始数据是以 Pascal VOC 格式存储，则需先将标注文件从 XML 转换为 TXT 文件，并调整坐标表示方式以适应 YOLO 所需的归一化形式 (x_center, y_center, width, height)[^2]。 以下是实现这一过程的一个简单脚本示例： ```python import xml.etree.ElementTree as ET import os def convert(size, box): dw = 1./size[0] dh = 1./size[1] x = (box[0] + box[1])/2.0 y = (box[2] + box[3])/2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x*dw w = w*dw y = y*dh h = h*dh return (x,y,w,h) def convert_annotation(image_id, classes): in_file = open('VOCdevkit/VOC2012/Annotations/%s.xml' % image_id) out_file = open('labels/%s.txt' % image_id.split('.')[0], 'w') tree=ET.parse(in_file) root = tree.getroot() size = root.find('size') w = int(size.find('width').text) h = int(size.find('height').text) for obj in root.iter('object'): difficult = obj.find('difficult').text cls = obj.find('name').text if cls not in classes or int(difficult)==1: continue cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find('bndbox') b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text)) bb = convert((w,h), b) out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n') classes = ["aeroplane", "bicycle", ... ] # 定义类别列表 for image_set in ['train', 'val']: image_ids = open('VOCdevkit/VOC2012/ImageSets/Main/%s.txt'%image_set).read().strip().split() list_file = open('%s.txt'%image_set, 'w') for image_id in image_ids: list_file.write('/path/to/images/%s.jpg\n'%(image_id)) convert_annotation(image_id, classes) list_file.close() ``` 此段代码会读取所有的 `.xml` 文件并将它们转化为适合 YOLO 输入的形式。 #### 配置训练参数 在准备好数据之后，下一步就是定义配置文件用于指导模型如何加载这些数据。对于 VOC 数据集来说，可以在 `ultralytics/cfg/datasets/voc.yaml` 中找到类似的模板[^4]。这里提供了一个基础版本作为参考： ```yaml # Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..] path: ../datasets/VOC2012 # dataset root dir train: images/train # train images (relative to 'path') 128 images val: images/val # val images (relative to 'path') 128 images test: # test images (optional) # Classes names: 0: aeroplane 1: bicycle ... ``` 上述 YAML 文件指定了图像的位置以及对应的标签名称映射关系。 #### 开始训练 当一切准备就绪后，可以通过命令行启动训练流程。假设已经克隆了 ultralytics/yolov5 库并且激活了虚拟环境，那么执行如下指令即可开始训练: ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data voc.yaml --cfg yolov8.cfg --weights '' --cache ``` 这条命令设置了图片尺寸、批次大小、迭代次数以及其他超参选项。 --- ###