基于yolov8训练
时间: 2025-01-25 12:33:00 浏览: 44
### 如何使用 YOLOv8 进行模型训练
#### 安装依赖库
为了能够顺利运行 YOLOv8 的训练过程,需要先安装 `ultralytics` 库。可以通过 pip 来安装此库,并推荐更换国内镜像源以加速下载速度[^2]。
```bash
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
```
#### 准备数据集
确保已经准备好合适的数据集并按照官方文档的要求进行了整理。对于 COCO 数据格式的支持较好,在配置文件中指定路径即可让框架自动读取数据集信息[^1]。
#### 创建或加载模型实例
可以创建一个新的小型网络结构来作为基础模型,也可以直接加载预训练好的权重继续微调:
- **新建模型**
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolov8n.yaml") # 构建新的轻量级模型架构
```
- **加载已有模型**
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("weights/yolov8n.pt") # 载入官方提供的预训练参数
```
#### 开始训练
设置好相应的超参数之后就可以启动训练流程了。这里给出的例子是以 COCO 数据集为例进行为期三个周期的学习;实际应用时应根据具体情况进行调整。
```python
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=3, imgsz=640)
```
其中 `imgsz` 参数指定了输入图片大小,默认情况下为 640×640 像素。
#### 验证与测试
当训练完成后,可以在验证集上评估模型的表现情况:
```python
metrics = model.val()
print(metrics.box.map) # 输出 [email protected]:0.95 结果
```
还可以通过给定一张图片来进行推理操作查看效果:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
image_path = "ultralytics/assets/bus.jpg"
result = model(image_path)
for r in result:
im_array = r.plot() # 绘制带有标注框的结果图
im = Image.fromarray(im_array[..., ::-1])
im.show()
```
#### 导出模型
最后如果想要部署该模型到其他平台,则可能需要用到不同形式的模型表示方法,比如 ONNX 或者 TensorRT 等。下面展示如何将当前 PyTorch 版本转换成 ONNX 文件以便后续优化处理[^3]:
```python
success = model.export(format="onnx")
if not success:
print("Export failed.")
else:
print("Model successfully exported to ONNX format!")
```
阅读全文
相关推荐














