yolov8 train.py
时间: 2023-09-26 18:15:05 浏览: 354
要使用yolov8的train.py进行训练,首先需要在终端中打开ultralytics-YOLOv8文件夹。然后,在终端中输入以下命令即可开始训练:
python train.py
此命令将加载模型并开始训练,你可以根据需要自定义训练参数,例如输入图像的大小、训练次数、每批次的图像数量等。你还可以选择从预训练模型加载权重或从上一个检查点恢复训练。更多关于yolov8的训练说明可以参考相关的文档或视频教程。
相关问题
yolov8train.py
### YOLOv8 `train.py` 使用方法
YOLOv8 是一种先进的目标检测模型,其训练过程通过 Python 脚本实现自动化。为了启动训练流程,通常会使用名为 `train.py` 的脚本来配置并执行整个训练周期。
#### 基础环境准备
确保安装了必要的依赖库以及 PyTorch 版本兼容性。对于大多数情况而言,推荐创建一个新的虚拟环境来隔离项目所需的特定版本软件包[^1]。
```bash
conda create -n yolov8 python=3.9
conda activate yolov8
pip install ultralytics
```
#### 配置数据集路径与超参数设置
在开始之前,需指定用于训练的数据集位置,并调整一些重要的超参数以适应具体应用场景的需求。这些设定可以在调用 `train.py` 时作为命令行参数传递给程序。
#### 启动训练进程
下面展示了如何利用命令行工具运行 `train.py` 来开启一次完整的训练:
```bash
python train.py --weights yolov8s.pt
```
此命令指定了 COCO 数据集配置文件的位置 (`coco.yaml`)、输入图像尺寸 (`--imgsz 640`)、批量大小 (`--batch-size 16`) 和迭代次数 (`--epochs 100`) 等关键选项。此外还加载了一个预训练权重文件 (`yolov8s.pt`) 以便迁移学习。
#### 自定义训练循环中的回调函数
如果希望监控训练进度或保存中间结果,则可以自定义回调机制,在每次 epoch 结束后触发某些操作。这可以通过继承默认类并重写相应的方法来完成。
```python
from ultralytics import YOLO
def on_train_epoch_end(trainer, metrics):
print(f'Epoch {trainer.epoch} finished.')
model = YOLO('yolov8s-seg.pt')
model.train(data='path/to/data', epochs=100, callbacks={'on_train_epoch_end': on_train_epoch_end})
```
上述代码片段展示了一种简单的方式来自定义每轮结束后的处理逻辑,比如打印当前epoch的信息或其他更复杂的任务。
YOLOV8train.py
### YOLOv8 训练脚本的使用方法
以下是关于如何使用 `train.py` 脚本来训练 YOLOv8 的详细说明以及相关代码示例:
#### 修改模型配置文件
在开始训练之前,需要调整模型配置文件中的类别数量以匹配数据集的需求。具体操作如下所示:
```yaml
nc: 5 # 数据集中类别的总数
```
此修改应作用于 `ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml` 文件[^1]。
#### 加载预训练权重并初始化模型
通过加载预训练权重来加速收敛过程是一个常见的做法。以下代码展示了如何加载预训练模型 `yolov8n.pt` 并将其应用于自定义数据集的训练中:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')
```
#### 配置训练参数
设置训练所需的超参数,例如数据路径、轮次数目 (`epochs`) 和图像尺寸 (`imgsz`) 等。下面是一段完整的 Python 脚本用于启动训练过程:
```python
if __name__ == '__main__':
model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')
# 开始训练
model.train(
data='ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml', # 数据集配置文件路径
epochs=100, # 总共训练多少个 epoch
imgsz=640, # 输入图片大小 (H x W)
save_period=5, # 每隔几个 epoch 保存一次 checkpoint
device='0', # 使用 GPU 设备编号 ('cpu' 表示 CPU)
batch=32 # 批量大小
)
```
#### 终端命令方式
如果更倾向于直接通过终端运行训练,则可以采用以下命令形式完成相同功能:
```bash
yolo train \
data=/path/to/your/data.yaml \
model=yolov8n.pt \
epochs=100 \
lr0=0.01 \
batch=4
```
注意替换 `/path/to/your/data.yaml` 为你实际的数据集配置文件位置[^2]。
#### 参考资料补充
对于初学者而言,《YOLOv8入门》提供了从环境搭建至项目实践的一系列指导[^3],非常适合新手快速上手该框架的各项特性及其应用案例分析。
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