YOLOv8实例分割训练自己数据集
时间: 2025-04-24 16:49:25 浏览: 49
### 使用YOLOv8进行自定义数据集的实例分割训练
#### 准备工作环境
为了顺利运行YOLOv8,建议通过Conda或PyCharm图形界面创建专门的Python虚拟环境[^1]。
#### 安装依赖库
确保已安装`ultralytics`库以及其他必要的依赖项。可以通过pip命令完成安装:
```bash
pip install ultralytics
```
#### 数据准备
对于自定义的数据集,推荐使用LabelMe作为标注工具,尤其适合Windows用户,因为可以直接下载.exe文件进行安装[^3]。标注完成后,需整理成特定格式的数据集文件夹结构,其中每个实例分割对象由一系列归一化的坐标表示。
#### 配置数据集描述文件(dataset.yaml)
此文件用于告知模型关于数据集的信息,包括路径和其他设置。下面是一个简单的例子:
```yaml
path: ./datasets/my_custom_dataset/
train: images/train/
val: images/valid/
nc: 2 # 类别数量
names: ['class_1', 'class_2'] # 各类别的名称
```
#### 编写训练脚本(train.py)
编写一个名为`train.py`的新文件,在该文件中加载预训练好的YOLOv8模型并启动训练过程[^4]:
```python
from ultralytics import YOLO
if __name__ == "__main__":
# Load pre-trained model
model = YOLO('./weights/yolov8s-seg.pt')
# Start training with custom dataset configuration file
results = model.train(
data='./datasets/my_custom_dataset/data.yaml',
epochs=100,
imgsz=640,
workers=0,
batch=8,
project="custom_project",
name="segment"
)
```
上述代码片段展示了如何基于给定的数据集配置(`data.yaml`)以及指定参数(如epoch数、图像尺寸等)来进行模型训练[^2]。
#### 开始训练
保存好所有的更改之后,可以在终端执行以下命令来启动训练流程:
```bash
python train.py
```
这将会依据设定好的超参对自定义数据集实施实例分割任务的学习过程。
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