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yolov8训练自己的数据集在终端运行

时间: 2025-04-18 07:46:45 浏览: 31

### 使用YOLOv8训练自定义数据集并终端运行命令为了使用YOLOv8训练自定义数据集，在终端中执行一系列特定操作是必要的。确保已成功安装YOLOv8及其依赖项[^1]。 #### 创建虚拟环境与安装依赖库建议通过`conda`创建一个新的Python环境，这有助于管理不同项目的依赖关系而不发生冲突： ```bash conda create -n yolov8 python=3.9 conda activate yolov8 pip install ultralytics ``` #### 准备数据集对于自定义的数据集，需转换成YOLO支持的格式。通常情况下，这意味着要准备图像文件以及对应的标注文件（`.txt`），其中每行代表一个对象的位置信息和类别ID。如果原始数据是以JSON形式存储，则可以编写脚本将其转化为上述所需的格式[^2]。 #### 配置数据集路径编辑或新建配置文件(`yaml`)指定训练集、验证集图片目录及标签位置还有类别的名称列表: ```yaml train: ./datasets/train/images/ val: ./datasets/valid/images/ nc: 2 # 类别数量 names: ['class1', 'class2'] # 各个类别的名字 ``` #### 开始训练过程当一切就绪之后，可以通过下面这条简单的命令启动训练流程： ```bash yolo task=detect mode=train model=yolov8n.yaml data=path/to/data.yaml epochs=100 imgsz=640 ``` 这里指定了检测任务类型(task)，采用预设的小型网络结构(model), 自定义数据设置(data)，迭代次数(epochs) 和输入尺寸(imgsz)。 #### 查看训练状态训练过程中可以在同一台机器上打开浏览器访问本地服务器查看实时日志和其他统计图表；也可以利用TensorBoard等工具远程监控进度。

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