YOLOv8训练指令
时间: 2025-04-29 12:54:14 浏览: 28
### YOLOv8 训练教程和命令使用指南
#### 准备工作
为了能够顺利地在YOLOv8框架上进行训练,需要先准备好环境以及数据集。确保安装了必要的依赖库并配置好Python环境[^1]。
#### 数据准备
创建一个新的文件夹用于存储自定义的数据集,在该目录下按照特定结构组织图像及其对应的标签文件。通常情况下,这包括`images`和`labels`两个子文件夹分别存放图片与标注信息。此外还需要编写一个`.yaml`格式的配置文件来描述数据路径和其他参数设置。
#### 安装 Ultralytics 库
通过pip工具可以方便快捷地完成YOLOv8所基于的Ultralytics库的安装:
```bash
pip install ultralytics
```
#### 开始训练过程
启动训练之前要确认已经指定了正确的配置文件路径,并且调整超参以适应具体应用场景的需求。执行如下命令即可开始训练:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.yaml') # 加载预设模型架构
results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640)
```
上述代码片段展示了加载指定版本YOLO网络结构的方式,并调用了内置方法来进行实际训练操作;其中`data`参数指向前面提到过的数据集配置文件位置,而其他选项则允许用户灵活控制迭代次数(`epochs`)及输入尺寸(`imgsz`)等重要属性。
#### 验证模型性能
当一轮完整的训练周期结束后,可以通过验证函数评估新得到权重的表现情况:
```python
metrics = model.val()
print(metrics)
```
此部分会输出一系列统计指标帮助理解当前状态下的识别精度水平。
#### 导出最终成果
如果对实验结果满意,则可考虑保存最优解以便后续部署或分享给他人:
```python
success = model.export(format='onnx')
if success:
print("Model successfully exported.")
else:
print("Export failed.")
```
以上就是利用YOLOv8开展物体检测任务的主要流程概述。
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