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### 在 YOLOv8 中运行或训练模型的方法 YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个强大且灵活的目标检测框架，支持多种任务类型（如目标检测、实例分割和姿态估计）。以下是关于如何在 YOLOv8 中运行或训练模型的详细说明。 #### 1. 训练模型 YOLOv8 提供了两种主要的方式来训练模型：**通过 Python 脚本** 或 **通过命令行工具**。 - **使用 Python 脚本训练模型** 首先需要导入 `ultralytics` 模块并加载预定义的模型。然后指定数据集配置文件路径，并设置训练参数。以下是一个示例代码： ```python from ultralytics import YOLO # 加载预定义的 YOLOv8 模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 可以选择其他版本如 yolov8s, yolov8m 等[^3] # 开始训练 results = model.train( data='datasets/smking.yaml', # 数据集配置文件路径 epochs=100, # 训练轮数 batch=16, # 批次大小 imgsz=640, # 输入图像尺寸 device=0 # 使用 GPU 设备编号，例如 0 表示第一块 GPU ) ``` - **使用命令行工具训练模型** 如果更喜欢使用命令行操作，可以通过以下命令启动训练过程： ```bash yolo detect train \ data=datasets/smking.yaml \ model=yolov8n.yaml \ pretrained=weight/yolov8n.pt \ epochs=300 \ batch=4 \ resume=True \ device=0 ``` 上述命令中，`data` 参数指定了数据集配置文件路径，`model` 参数指定了模型架构配置文件，`pretrained` 参数指定了预训练权重路径，`epochs` 和 `batch` 分别设置了训练轮数和批次大小[^3]。 #### 2. 运行推理 完成模型训练后，可以使用训练好的模型对新图像或视频进行推理预测。 - **使用 Python 脚本进行推理** 下面是一个简单的推理脚本示例： ```python from ultralytics import YOLO # 加载训练好的模型 model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt') # 替换为实际路径[^1] # 设置输入源 source = 'test1.jpg' # 替换为自己的图片路径 # 运行推理 results = model.predict(source, save=True) # 保存预测结果到文件 ``` - **使用命令行工具进行推理** 也可以通过命令行执行推理： ```bash yolo predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source=test1.jpg save=True ``` #### 3. 对验证集进行评估 为了评估模型性能，可以使用验证集进行测试。 - **使用 Python 脚本进行评估** 以下代码展示了如何对验证集进行评估： ```python from ultralytics import YOLO # 加载训练好的模型 model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt') # 对验证集进行评估 metrics = model.val(data='datasets/smking.yaml') # 替换为自己的数据集配置文件路径[^2] ``` - **使用命令行工具进行评估** 命令行方式如下： ```bash yolo val model=runs/detect/train/weights/best.pt data=datasets/smking.yaml ``` #### 注意事项 - 确保安装了最新版本的 `ultralytics` 库，可以通过以下命令更新： ```bash pip install -U ultralytics ``` - 数据集配置文件（如 `smking.yaml`）应包含训练集、验证集和类别信息的正确路径[^3]。 - 在训练过程中，可以通过调整超参数（如学习率、优化器等）来提升模型性能[^2]。 ---