yolov8训练自己的数据集onnx

### 使用YOLOv8训练自定义数据集并导出ONNX模型 #### 准备环境 为了确保能够顺利运行YOLOv8的相关功能，需先准备合适的开发环境。这通常涉及安装必要的库和工具。 进入YOLOv5或YOLOv8的工作目录后，应按照项目需求安装依赖项[^3]： ```bash cd yolov8_directory pip install -r requirements.txt ``` #### 数据集准备与格式转换 对于自定义的数据集，在开始训练之前需要将其转换成YOLO所支持的格式。如果原始数据不是标准的COCO或VOC格式，则可能需要用到特定脚本来完成这一过程。虽然这里提到的是YOLOv5中的`convert.py`脚本，但概念相同适用于其他版本包括YOLOv8。 创建好合适结构的数据文件夹之后，可以通过编写Python脚本或者利用现有的工具来实现标签文件(.txt)以及图像路径列表文件(.yaml)的生成。这些文件应该遵循YOLO框架规定的命名规则和布局方式。 #### 训练模型 选择适合任务规模的预设配置文件(`yolov8s.yaml`, `yolov8m.yaml`, etc.)启动训练流程。通过命令行传递参数指定使用的硬件资源(CPU/GPU)，批次大小(batch size), 学习率(learning rate)等超参设置[^2]: ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练权重初始化网络架构 model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # 开始训练新数据集上的微调过程 results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` 上述代码片段展示了如何加载一个轻量级的小型YOLOv8模型(yolov8n)，并针对给定的数据集执行一定轮次(epoch)的学习迭代操作。实际应用时可根据具体场景调整epoch数量及输入图片尺寸(imgsz)。 #### 导出为ONNX格式 当训练完成后得到满意的性能指标后，就可以考虑将最终版的PyTorch模型保存下来，并进一步转化为更通用的形式比如ONNX用于部署到不同平台上。以下是具体的转化方法: ```python import torch.onnx as onnx def export_onnx(model_path, output_file="model.onnx"): # Load the best performing checkpoint from training phase. trained_model = torch.load(model_path) dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).cuda() if next(trained_model.parameters()).is_cuda else \ torch.randn(1, 3, 640, 640) input_names = ["image"] output_names = ['output'] dynamic_axes={'image': {0 : 'batch_size'},'output':{0:'batch_size'}} with torch.no_grad(): onnx.export( trained_model, dummy_input, output_file, verbose=False, opset_version=11, do_constant_folding=True, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes ) export_onnx("runs/detect/train7/weights/best.pt", "custom_yolov8.onnx") ``` 这段代码实现了从`.pt`格式向`.onnx`格式的成功转变，其中包含了对动态轴的支持以便适应变化不定的实际应用场景下的批量处理需求[^4]。