yolov12跑自己的数据
时间: 2025-04-30 07:40:38 浏览: 26
### 使用 YOLOv12 模型训练自定义数据集
目前关于 YOLOv12 的具体文档和官方支持尚未广泛公开,因此基于现有版本(如 YOLOv8 和 YOLOv11)的经验,可以推测出一些通用流程来帮助您完成任务。以下是针对 YOLOv12 自定义数据集训练的相关说明。
#### 数据集准备
为了使用 YOLOv12 进行目标检测,需要准备好标注好的数据集,并将其转换为适合模型输入的格式。通常情况下,YOLO 系列框架接受 VOC 或 COCO 格式的标注文件[^3]。
- **数据集标注工具**: 推荐使用 LabelImg、CVAT 或 Supervisely 等工具进行图像标注。
- **数据集格式转换**: 如果您的数据是以 Pascal VOC 格式存储,则需通过脚本将其转换为 YOLO 支持的 txt 文件格式。每张图片对应一个 txt 文件,其中每一行表示一个边界框及其类别索引。
- **数据集划分**: 将数据划分为训练集、验证集以及测试集。一般比例可设为 7:2:1 或者仅保留训练集与验证集用于评估性能提升情况。
#### 环境配置
在开始之前,请确保已正确安装 Python 及其相关库。对于 PyTorch 版本的选择,请参照所使用的 GPU 类型及驱动程序兼容性设置合适的 CUDA 工具链版本号[^1]。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
此外还需要额外安装 Ultralytics 提供的支持包以便于加载预训练权重以及其他辅助功能模块:
```bash
pip install ultralytics
```
#### 配置文件调整
编辑 `data/custom_dataset.yaml` 来指定路径参数和其他超参选项。例如:
```yaml
train: ./datasets/train/images/
val: ./datasets/valid/images/
nc: 2 # Number of classes
names: ['classA', 'classB']
```
上述 YAML 文件定义了训练集合验证集中图片所在位置的同时也明确了分类数目名称列表等内容。
#### 开始训练过程
一旦完成了前期准备工作之后就可以运行下面这条命令启动实际的学习进程了:
```bash
yolo task=detect mode=train model=yolov12.pt epochs=50 batch=16 imgsz=640 data=data/custom_dataset.yaml device=cuda:0 name=my_custom_training_project
```
这里需要注意的是替换掉默认提供的 yolov12.pt 路径为你本地保存下来的初始权重档案;另外还可以根据硬件资源状况适当调节批次大小(batch size)或者分辨率尺寸(imgsz)[^3]。
如果中途意外停止而希望恢复之前的进度则只需增加 resume 参数即可:
```bash
yolo ...resume=True ...
```
#### 测试效果展示
当整个迭代周期结束后可以通过可视化手段查看最终成果质量如何。利用 predict 方法生成预测结果并与真实标签对比分析准确性指标得分等等[^2]:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('runs/detect/my_custom_training_project/weights/best.pt')
results = model.predict(source='path/to/test/image.jpg', save=True, conf=0.25)
```
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