如何在yolo使用自己的数据集
时间: 2025-06-28 17:19:49 浏览: 3
### 使用自定义数据集训练 YOLO 模型的方法
#### 数据集准备
为了使用自定义数据集训练YOLO模型,首先要准备好合适的数据集。这包括收集图像并标注这些图像中的对象边界框及其类别标签[^1]。
#### 修改配置文件
创建或调整YOLO所需的配置文件(通常是`.yaml`格式),该文件指定了数据的位置、类别的数量以及其他必要的参数设置。对于特定版本的YOLO如YOLOv8,在超参设定方面可能涉及到epochs、imgsz和batch等选项;其中epochs决定了在整个数据集上的迭代次数,imgsz设定了输入图片尺寸大小,而batch则表示每次处理前向传播后用于更新权重的小批量样本数[^4]。
```python
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8.yaml').load('yolov8n.pt')
# 训练新模型
model.train(data='Myvoc.yaml', epochs=500, imgsz=640, batch=4)
```
这段Python脚本展示了如何加载一个基于YAML描述架构的YOLO网络,并利用指定路径下的预训练权重初始化这个模型实例。随后通过调用`model.train()`函数启动训练流程,传入的数据参数指向了之前提到过的自定义数据集配置文件。
#### 进行推理
完成训练之后,可以将保存下来的最优模型应用于新的测试集中做预测分析。此时只需更改模型路径为训练好的模型位置即可执行推理操作[^2]:
```python
import torch
# 载入已训练的最佳模型
best_model_path = 'runs/detect/train25/weights/best.pt'
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path_or_model=best_model_path).to(device)
results = model(image_paths) # 对一批次或多批次图片进行推断
```
上述代码片段说明了当拥有最佳性能表现的模型时,可以通过PyTorch Hub接口轻松加载此模型来进行目标检测任务。这里假设已经安装好了Ultralytics团队提供的官方库支持。
阅读全文
相关推荐
















