yolov8s训练数据集 设置只训练一个类
时间: 2025-04-19 16:40:23 浏览: 40
### 配置YOLOv8s以仅训练一个类别
对于希望配置 YOLOv8s 来专门针对单一类别进行训练的情况,需要对数据集以及模型配置文件做出相应修改。具体操作如下:
#### 修改数据集标签
确保用于训练的数据集中只包含目标类别的标注信息。如果使用的是 COCO 或其他多分类数据集,则需过滤掉除感兴趣类别外的所有对象实例。
#### 更新配置文件
编辑 `yolov8.yaml` 文件中的类别数量和其他相关参数,使之适应单类别任务的要求。以下是具体的改动建议:
- 将 `nc` 参数设为 1,表示只有一个类别;
- 对应地更新 anchors 的设定,因为默认情况下它们可能是基于多个类别设计的;
```yaml
# yolov8.yaml example configuration snippet for single-class training
nc: 1 # number of classes
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # anchor set optimized for one class may differ from multi-class settings
```
#### 设置命令行选项或其他接口参数
当通过 Python API 或者 CLI 工具启动训练时,传递必要的超参数来指定单类别模式下的行为。例如,在调用 train 函数或脚本时可以加入类似下面这样的指令:
```bash
python train.py --data custom_dataset_path --img-size 640 --batch-size 16 --epochs 100 --cos-lr --weights pretrained_weights.pt --single-class
```
这里假设有一个名为 `--single-class` 的标志位用来指示执行单类别训练[^1]。
此外,考虑到迁移学习的重要性,即使是在处理特定领域内的唯一类别时也推荐利用预训练权重作为初始化起点,从而加速收敛并提高最终性能[^3]。
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