YOLOv8模型训练
时间: 2025-03-25 13:08:32 浏览: 30
### YOLOv8 模型训练教程
#### 数据集配置
为了训练 YOLOv8 模型,首先需要准备好数据集并完成相应的配置。具体来说,数据集应按照标准格式组织,并提供一个 YAML 文件描述数据结构[^3]。
- **图片数据收集**:根据任务需求,可以从互联网或其他资源获取相关图像数据,或者自行拍摄所需场景的照片[^4]。
- **标注数据**:利用工具(如 LabelImg 或其他支持 COCO/YOLO 格式的标注软件),为每张图片标记目标对象的边界框及其类别信息。最终会生成 XML 或 TXT 文件记录标注内容。
- **数据集划分**:将整个数据集合理拆分成训练集、验证集以及可选的测试集。一般比例建议为 70% 训练集、15% 验证集和剩余部分作为测试集。
完成后,在项目根目录下创建 `data` 文件夹存储上述资料,并编写 YAML 文件指定路径及分类名称列表:
```yaml
train: ./data/train/images/
val: ./data/valid/images/
nc: 2
names: ['class1', 'class2']
```
此段代码定义了训练与验证图片所在位置,同时声明有两类目标需识别。
#### 创建训练配置文件
接着要构建适合当前项目的超参数设置文档——即 `.yaml` 类型的配置档案。它涵盖了诸如批次大小(batch size)、最大轮次(epochs)等重要选项[^1]。下面是一个基础示例:
```yaml
# Parameters for training process.
batch: 16
epochs: 50
imgsz: 640
device: 0 # GPU device id or cpu (-1)
# Model configuration path and pretrained weights (optional).
model: yolov8n.pt
weights: ''
# Data paths defined earlier via data.yaml file.
data: ../datasets/data.yaml
name: custom_training_results
project: runs/train
```
这里设置了批量处理数量为 16 张图一次送入网络计算梯度下降;总共执行 50 轮完整遍历全部样本的学习流程;输入分辨率统一裁剪至边长 640 像素正方形尺寸;选用编号为零号显卡加速运算操作;采用官方提供的轻量级版本预训练权重初始化神经元连接权值。
#### 开始模型训练
当一切准备工作就绪后,即可运行实际训练脚本启动算法学习过程。如果是在本地环境中单独调用 Python API,则可通过如下方式实现自动化控制逻辑:
```python
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
model = YOLO('yolov8n.pt') # Load a pre-trained model
results = model.train(
data='path/to/data.yaml',
epochs=50,
batch=16,
imgsz=640,
name='custom_yolo_v8'
)
metrics = model.val()
```
而如果是直接通过命令行界面下达指令的话,那么形式更加简洁明了:
```bash
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data.yaml epochs=50 imgsz=640 project=runs/train name=exp
```
以上两条途径均能达成相同效果,区别仅在于前者允许更灵活定制额外功能扩展接口[^2]。
#### 参数调整策略
在整个训练周期里,适时调节某些关键变量有助于提升整体表现水平。例如降低初始学习速率以防止过拟合现象发生;引入随机变换手段扩充有限规模的数据源从而改善泛化能力等等措施都是常见做法之一。
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