yaml Yolov8
时间: 2025-07-04 17:08:38 浏览: 3
YOLOv8 使用 YAML 配置文件来定义数据集路径、类别信息以及模型训练参数等。以下是一个典型的 YOLOv8 YAML 配置文件示例，适用于目标检测任务：
```yaml
# 数据集路径
path: ../datasets/melon
# 训练和验证图像路径（相对于 path）
train: images/train
val: images/val
# 测试图像路径（可选）
test: images/test
# 类别数量
nc: 2
# 类别名称
names:
0: watermelon
1: wintermelon
```
该配置文件中包含以下几个关键字段：
- `path` 指定了数据集的根目录。
- `train`, `val`, 和 `test` 分别指定了训练集、验证集和测试集的图像路径，这些路径是相对于 `path` 的。
- `nc` 表示类别的数量，在此示例中有两个对象：西瓜 (`watermelon`) 和冬瓜 (`wintermelon`)。
- `names` 列出了所有类别的标签名称，并按照索引顺序对应。
除了数据相关的配置外，YOLOv8 还支持模型结构的定义。例如，可以创建一个模型配置文件如 `yolov8_MobileNetV3.yaml` 来指定网络架构细节，这通常包括骨干网络 (backbone)、特征金字塔网络 (FPN 或 BiFPN) 等模块的定义[^3]。
当使用命令行进行训练时，可以通过指定 `data` 参数指向这个 `.yaml` 文件，从而告诉训练脚本如何加载数据集和对应的类别信息。比如下面这条命令就是基于上述配置文件启动训练过程：
```bash
yolo task=detect mode=train model=cfg/models/v8/yolov8_MobileNetV3.yaml data=cfg/datasets/melon.yaml epochs=100 batch=16 device=cpu project=yolov8
```
这段命令将开始训练一个用于检测任务的 YOLOv8 模型，其中使用了 MobileNetV3 作为基础模型，同时指定了 melon 数据集的配置文件，并设置了训练轮数为 100，批次大小为 16，使用 CPU 进行计算，结果保存在名为 yolov8 的项目目录下[^2]。
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2. GDI+:
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