yolov8n模型训练

### YOLOv8n 模型训练教程 YOLOv8n 是 YOLOv8 系列模型中的轻量级版本，适用于资源受限的场景。以下是关于如何使用 YOLOv8n 模型进行训练的详细说明，包括参数配置和数据集设置。 --- #### 1. 参数配置 YOLOv8 的训练过程可以通过调整多种超参数来优化模型性能。以下是一些关键参数及其作用： - **批量大小（Batch Size）** 批量大小决定了每次迭代中使用的样本数量。较大的批量大小可以加速训练，但可能需要更多的显存。推荐从默认值 `16` 开始，并根据硬件条件调整[^1]。 - **学习率（Learning Rate）** 学习率控制模型参数更新的速度。过高的学习率可能导致训练不稳定，而过低的学习率则会延长训练时间。YOLOv8 提供了自动学习率调度器，通常无需手动调整[^1]。 - **优化器（Optimizer）** 优化器的选择对模型收敛速度和稳定性至关重要。YOLOv8 支持多种优化器（如 SGD、Adam、AdamW 等），默认为 `auto`，即根据模型配置自动选择合适的优化器[^2]。 - **权重衰减（Weight Decay）** 权重衰减用于防止模型过拟合，通过在损失函数中添加正则化项实现。默认值为 `0.0005`，可以根据具体任务调整。 - **保存检查点（Save Checkpoints）** 启用 `save=True` 可以在训练过程中保存中间模型权重，便于后续恢复训练或部署[^2]。 - **数据加载线程数（Workers）** 设置 `workers=8` 可以提高数据预处理和输入模型的速度，尤其是在多 GPU 训练时。 --- #### 2. 数据集设置 训练 YOLOv8n 模型需要准备一个适配的数据集。以下是数据集制作的基本步骤： - **数据格式** 数据集应符合 YOLO 格式要求，包含图像文件和对应的标注文件。标注文件为 `.txt` 格式，内容为每行一个目标框，格式为：`<class> <x_center> <y_center> <width> <height>`，所有值归一化到 `[0, 1]` 范围内[^3]。 - **数据集划分** 将数据集划分为训练集、验证集和测试集（例如 7:2:1）。确保每个子集的类别分布均衡[^3]。 - **配置文件** 创建一个 YAML 文件定义数据集结构，内容如下： ```yaml train: path/to/train/images val: path/to/val/images test: path/to/test/images names: 0: class_1 1: class_2 ... nc: number_of_classes ``` --- #### 3. 训练命令 完成上述配置后，可以使用以下命令启动训练： ```bash yolo train model=yolov8n.yaml data=data.yaml epochs=100 imgsz=640 ``` - `model=yolov8n.yaml`：指定 YOLOv8n 模型配置文件。 - `data=data.yaml`：指定数据集配置文件。 - `epochs=100`：设置训练轮数。 - `imgsz=640`：设置输入图像尺寸。 --- #### 4. 验证与可视化 训练完成后，可以通过以下命令验证模型性能并生成可视化结果： ```bash yolo val model=runs/train/exp/weights/best.pt data=data.yaml ``` 此外，YOLOv8 提供了一个内置的可视化界面，方便用户监控训练过程和结果[^3]。 --- ### 示例代码 以下是一个完整的训练脚本示例： ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO("yolov8n.yaml") # 开始训练 results = model.train( data="data.yaml", epochs=100, batch=16, imgsz=640, workers=8, save=True ) ``` ---