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yolov8下载加跑自己数据集

时间: 2025-03-06 21:41:00 浏览: 73

### 下载YOLOv8 为了下载YOLOv8，在本地环境中需先克隆官方仓库。可以使用Git命令来完成这一操作： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics/ pip install -r requirements.txt ``` 上述命令会将YOLOv8的源码复制到当前目录，并安装所需的依赖包[^2]。 ### 准备自定义数据集 #### 创建必要的文件夹结构创建用于存储图像及其对应标签文件的数据集根目录，通常分为`train`, `val`(验证), 和`test`(测试)三个子集。每个子集中应进一步划分出`images`和`labels`两个文件夹分别放置图片与对应的标注文件[^1]。 #### 数据标注工具LabelImg 对于未标注过的图片，推荐采用开源软件LabelImg来进行目标检测任务所需边界框形式的标注工作。通过图形界面轻松实现对象的选择与分类标记，保存为Pascal VOC XML格式或YOLO txt格式。 #### 调整配置文件在准备好的数据集基础上，还需编辑`.yaml`格式的数据集描述文档，指定类别名称、训练集路径等重要参数。同样地，可能也需要调整预设网络架构(`yolov8n.yaml`)里的超参比如类别的数量(nc)，使之匹配个人需求[^5]。 ### 开始训练过程当一切就绪之后，可以通过调用Python脚本启动训练流程: ```python from ultralytics import YOLO # 加载模型权重 model = YOLO('path/to/model') # 定义训练参数并执行训练 results = model.train(data='custom_dataset.yaml', epochs=100, batch=-1) ``` 此段代码加载了一个特定版本的YOLOv8模型，并指定了要使用的数据集以及迭代次数作为输入给定函数`train()`以开始正式的学习阶段[^4]。

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