yolov8模型训练教程
时间: 2025-02-15 16:10:50 浏览: 51
### YOLOv8 模型训练教程
#### 使用命令行工具进行单卡训练
对于YOLOv8模型的训练,可以利用命令行界面(CLI)来执行相应的操作。具体来说,在启动训练之前需准备好数据集配置文件以及预训练权重等资源。下面是一条用于初始化YOLOv8 nano版本检测器并基于自定义数据集`human_target`开展为期100轮迭代训练过程的例子[^2]:
```bash
yolo detect train data=datasets/human_target/data.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=ultralytics/yolov8n.pt epochs=100 batch=4 lr0=0.01 resume=True
```
这条指令指定了多个参数选项:
- `data`: 数据集路径;
- `model`: 所使用的YOLO架构描述文件(.yaml),这里选用的是nano规模变体;
- `pretrained`: 预训练好的网络权值位置;
- `epochs`, `batch`, 和其他超参设置则直接影响到学习率调整策略(`lr0`)等方面。
#### 准备工作与环境搭建
为了顺利运行上述命令,确保已安装好Python开发环境,并按照官方文档指示完成必要的依赖库安装。此外,还需注意准备符合特定格式的数据标注文件(如COCO或VOC标准),并将这些信息整理成`.yaml`形式以便程序读取[^1]。
#### 进阶功能说明
除了基本的训练流程外,还支持诸如断点续训(`resume=True`)等功能特性,这使得即使中途意外中断也能从中恢复继续优化模型性能而不必重头再来。同时提供了灵活修改初始学习速率(`lr0`)的能力,允许使用者依据实际情况微调这一重要超参数以期获得更好的收敛效果。
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