autodl实现yolov8
时间: 2025-05-18 16:13:44 浏览: 20
### 使用 AutoDL 平台实现 YOLOv8 模型训练与部署
#### 训练准备
在使用 AutoDL 进行 YOLOv8 模型训练之前,需完成以下准备工作:
1. **数据集划分**
将数据集划分为训练集、测试集和验证集。这一步可以通过其他工具或者脚本完成,具体方法可参考相关教程[^2]。
2. **上传数据到 AutoDL**
登录 AutoDL 平台并创建一个新的项目。将已处理好的数据集上传至云端存储空间。确保数据结构符合 YOLOv8 的要求,通常需要有 `images` 和 `labels` 文件夹分别存放图片和标注文件。
3. **安装依赖项**
在 AutoDL 提供的虚拟环境中克隆官方仓库并安装必要的库:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
pip install -r requirements.txt
```
4. **配置 YAML 文件**
创建或修改默认的配置文件 (`default.yaml`) 来指定数据路径和其他超参数设置。例如,在终端中运行以下命令加载预定义配置:
```bash
yolocfg=ultralytics/yolo/cfg/default.yaml
```
此外,还需要编辑该 YAML 文件中的字段以适配自己的数据集,比如类别数量、图像尺寸等[^1]。
#### 开始训练过程
通过 Python 脚本来启动训练流程。以下是基本命令示例:
```bash
python train.py --data path/to/data.yaml --cfg default.yaml --weights yolov8s.pt --epochs 50 --batch-size 16
```
其中各选项含义如下:
- `--data`: 数据集配置文件的位置;
- `--cfg`: 模型架构描述文件,默认采用上述提到的方式设定;
- `--weights`: 初始化权重文件名(可以选择预训练模型作为起点);
- `--epochs`: 总迭代次数;
- `--batch-size`: 批量大小。
#### 部署阶段
当训练完成后,保存下来的最优权值可用于推理服务构建。利用 Ultralytics 库提供的导出功能转换成 ONNX 或 TensorRT 格式以便于实际应用环境下的高效执行。
对于简单的本地测试而言,则可以直接调用 detect 方法来进行预测操作:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt') # 加载最佳模型
results = model.predict(source='path_to_image_or_video', save=True, conf=0.25)
```
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