如何创建自己的yolov8n-seg.yaml
时间: 2025-06-27 09:16:38 浏览: 11
### 创建自定义 YOLOv8n-seg.yaml 文件
为了创建适用于对象检测或分割任务的 `yolov8n-seg.yaml` 配置文件,需理解该配置文件的主要组成部分及其作用。此过程涉及设置模型架构参数、输入尺寸和其他必要的超参数。
#### 1. 基本结构
YOLOv8系列模型依赖于特定格式的 YAML 文件来定义网络架构和训练参数。对于分割任务而言,`yolov8n-seg.yaml` 是一种轻量级版本,旨在提供高效性能的同时保持较小的计算开销[^1]。
```yaml
# yolov8n-seg.yaml example configuration file
nc: 20 # number of classes (e.g., COCO dataset has 80, but custom datasets may have fewer or more)
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.25 # model width multiple
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 anchors
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 anchors
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 anchors
```
#### 2. 类别数量调整
根据所处理的数据集类别数修改 `nc` 参数值。例如,在一个具有20类别的数据集中,应将 `nc` 设置为20。这确保了模型能够正确识别并分类目标物体。
#### 3. 锚点框优化
锚点框的选择直接影响到模型预测精度。建议基于实际应用场景中的物体大小分布情况微调默认提供的三组不同尺度下的锚点框尺寸。如果不确定合适的数值范围,则可以先采用官方预设值进行初步实验后再做进一步优化。
#### 4. 输入图像分辨率设定
虽然未直接体现在上述代码片段中,但在完整的 `.yaml` 文件里通常还会指定输入图片的高度宽度等信息。一般情况下,默认分辨率为640×640像素;然而针对某些特殊需求(比如移动设备部署),可以选择更低分辨率以换取更快的速度表现。
#### 5. 超参调节
除了以上提到的内容外,还有许多其他重要的超参数可以在`.yaml` 中找到,如学习率衰减策略、正则化系数等等。这些都需要依据具体的项目背景和个人经验来进行适当调整。
通过遵循上述指导原则,并参照已有的模板文件作为起点,便能较为顺利地完成一份适合自己的 `yolov8n-seg.yaml` 的定制工作。
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