yolov8的数据集yaml怎么写
时间: 2024-09-13 15:11:10 浏览: 285
YOLOv8(You Only Look Once Version 8)是一种先进的目标检测算法,它的训练通常需要配置一个数据集的yaml文件,用于指定训练数据、验证数据以及模型相关的参数。下面是一个简化的YAML文件示例,解释了基本结构:
```yaml
# dataset.yaml
data:
# 数据目录
train: /path/to/train/images
val: /path/to/validation/images
names: classes.txt # 类别名称列表
model:
# 模型配置
names: coco.names # 如果有类别映射文件
# YOLOv8默认的模型结构,例如 yolov8-tiny, yolov8-s, yolov8-m等
architecture: yolov8s
img_size: 640 # 输入图片大小
strides: [8, 16, 32] # 步长数组
max_box_per_image: 200 # 每张图片允许的最大边框数
anchors: [...] # 预定义的锚点,根据所选架构有所不同
iou_threshold: 0.5 # IOU阈值
conf_threshold: 0.01 # 置信度阈值
nms_threshold: 0.4 # NMS阈值
# 训练相关参数
train:
batch_size: 16
epochs: 100
learning_rate: 0.001 # 初始学习率
warmup_epochs: 5 # 温度上升期
multi_scale: true # 是否使用多尺度训练
mixup: false # 是否使用数据增强技术 MixUp
# 其他选项如日志保存路径、权重初始路径等可以根据需求添加
```
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