YOLOv8预训练模型训练过程
时间: 2025-06-19 09:08:50 浏览: 12
### 使用YOLOv8预训练模型进行训练
#### 数据集准备
为了使用YOLOv8进行训练,首先需要准备好数据集并将其转换为适合YOLOv8使用的格式。通常情况下,数据集应包含图像及其对应的标注文件。标注文件需采用YAML格式描述,并指定类别名称以及训练和验证集合的位置。
以下是创建数据集 YAML 文件的一个示例:
```yaml
train: datasets/train/images/
val: datasets/valid/images/
nc: 2 # 类别的数量
names: ['class1', 'class2'] # 类别名称列表
```
此部分可以通过编写脚本来自动化完成或将现有数据集手动调整至所需结构[^1]。
#### 加载预训练模型
加载 YOLOv8 的预训练权重非常简单。可以利用 `ultralytics` 库中的 `YOLO` 函数来实现这一操作。通过传递预定义的模型架构路径或者直接下载官方提供的预训练权重文件名作为输入参数即可初始化模型对象。
代码片段展示如何加载预训练版本:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 替换'n'为你想要的具体大小, 如's','m','l','x'
```
这里 `'yolov8n.pt'` 表示的是 nano 版本的小型网络结构;如果希望获得更高精度的结果,则可以选择更大的模型变体如 medium 或 large 等级[^2]。
#### 设置超参数与启动训练过程
一旦完成了以上准备工作之后,便能够设定额外的一些选项比如设备编号 (GPU ID),批次大小(batch size), 学习率(lr0)等等这些影响最终效果的重要因素。所有的设置都可以通过调用 `.train()` 方法时传入字典形式的关键字参数来进行修改。
下面给出了一段完整的 Python 脚本用于执行整个流程:
```python
results = model.train(
data="path/to/dataset.yaml", # 数据集配置文件位置
device='cuda:0', # GPU 设备索引号; 如果只有一个显卡则设为 '0'; CPU 可写成 ''
imgsz=640, # 输入图片尺寸,默认值一般足够满足需求
epochs=50, # 总共迭代轮次数目
batch=16 # 批处理样本数
)
```
注意,在实际应用过程中可能还需要进一步微调某些高级属性以达到最佳性能表现,例如优化器类型(optimizer type)、动量(momentum) 和衰减系数(weight decay)[^1]。
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