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yolov8cls 模型训练

时间: 2025-02-13 07:16:07 浏览: 66

### YOLOv8分类模型训练指南 #### 准备工作为了成功训练YOLOv8分类模型，需准备数据集并确保其格式正确。通常情况下，数据应被分为训练集、验证集和测试集三个部分[^2]。 #### 数据预处理在正式进入训练之前，对输入图片执行标准化操作至关重要。这一步骤有助于加速收敛过程，并提升最终模型的表现力。对于图像分类任务而言，常见的做法是对每张图象减去全局均值再除以标准差来实现零中心化[^1]。 #### 训练配置文件设置创建或修改`*.yaml`配置文件用于定义网络结构参数以及超参设定。此文件内含有关批次大小(batch size)，学习率(learning rate),权重衰减(weight decay)等重要选项的信息[^4]。 ```yaml train: batch: 16 epochs: 300 optimizer: AdamW lr0: 0.01 # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3) ``` #### 开始训练流程通过命令行工具启动训练进程，在这里假设已经完成了环境搭建并且安装好了必要的依赖库： ```bash yolo classify train data=coco128.yaml model=yolov8n-cls.pt imgsz=640 epochs=100 save_period=10 project=runs/train name=exp ``` 上述指令指定了使用的数据源(`data`)、初始权重路径(`model`)、输入尺寸(`imgsz`)以及其他一些可选参数如保存间隔(`save_period`)等[^3]。 #### 模型评估与调整完成一轮或多轮次迭代之后，应当定期检验当前状态下所得到的最佳模型效果如何；如果发现过拟合现象，则考虑适当降低复杂度或是增加正则项强度；反之当欠拟合时可以尝试扩大规模或者优化特征提取层的设计思路。

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