怎么跑YOLOv8,有训练集,测试集,验证集
时间: 2025-03-05 12:43:06 浏览: 40
### 使用YOLOv8进行目标检测
#### 数据准备
对于数据集的准备工作,需先确保拥有合适的目标检测数据集。这通常意味着图像及其对应的标注文件已经准备好。在YOLO框架下,这些标注通常是按照特定格式保存的文字文件,每张图片对应一个标注文件[^1]。
为了使模型能够学习到有效的特征并评估其性能,在开始之前要将整个数据集划分为三个部分:训练集、验证集以及测试集。其中:
- **训练集**用于实际训练过程中的参数更新;
- **验证集**用来调整超参数和监控过拟合现象;
- **测试集**则是在最终阶段评价模型泛化能力的数据集合。
#### 训练模型
当完成上述步骤之后就可以着手于构建或加载预定义好的网络结构来启动训练流程了。这里提到`model`参数既可以指向`.pt`类型的预训练权重文件也可以是指向`.yaml`配置文件。如果选择了像`yolov8n.pt`这样的预训练模型,则会利用已有的权重作为起点继续优化;而如果是通过指定如`yolov8n.yaml`的方式创建新模型的话,那么初始权重将会被随机赋值[^3]。
```bash
# 使用预训练权重 yolov8n.pt 开始训练
yolo train model=yolov8n.pt data=path/to/data.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=16 device=cuda:0 name=my_custom_model_name
# 或者基于配置文件从头开始训练一个新的模型实例
yolo train model=yolov8n.yaml data=path/to/data.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=16 device=cuda:0 name=my_custom_model_from_scratch
```
这段命令展示了如何调用YOLOv8来进行训练操作,其中包括设置使用的设备(CPU/GPU)、输入尺寸(`imgsz`)、批次大小(`batch`)以及其他必要的选项。
#### 验证与测试
一旦训练结束,可以通过下面的方法对得到的最佳模型执行验证工作以检验其准确性:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载最佳模型
best_model = YOLO('runs/detect/my_custom_model_name/weights/best.pt')
# 对验证集上的表现做评估
results_val = best_model.val(data='path/to/validation_data.yaml', task='detect')
print(results_val)
# 如果想要进一步查看该模型针对未知样本的表现情况(即测试), 可以这样做:
results_test = best_model.predict(source='path_to_images_or_video', save=True, conf=0.25)
```
以上代码片段说明了怎样加载最优版本的模型并对它在未见过的数据上做出预测。同时还可以设定置信度阈值(confidence threshold) 来过滤掉那些低于给定概率水平的结果。
#### 导出模型
最后一步可能是希望将自己的成果分享出去或是部署至其他平台上去使用。此时就需要考虑导出功能了。YOLOv8支持多种格式转换,例如ONNX、TorchScript等,方便后续集成到不同的环境中去应用。
```bash
# 将训练后的模型导出成 ONNX 格式
yolo export model=runs/detect/my_custom_model_name/weights/best.pt format=onnx opset=12 simplify=True
```
此命令允许用户轻松地将其训练完毕的PyTorch模型转化为更通用的形式以便跨平台兼容性更好。
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