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YOLOv8訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集(詳細(xì)教程)

 更新時(shí)間:2023年01月17日 16:10:37   作者:Mr?Dinosaur  
YOLO是一種基于圖像全局信息進(jìn)行預(yù)測(cè)的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng),YOLOv8 是ultralytics公司在2023年1月10號(hào)開源的YOLOv5的下一個(gè)重大更新版本,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于YOLOv8訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

等了好久終于等到了V8,趕緊測(cè)測(cè)效果,放張官網(wǎng)的比對(duì)圖

官網(wǎng)鏈接

https://github.com/ultralytics/ultralytics

再下載自己所需要的權(quán)重

https://github.com/ultralytics/assets/releases

使用pycharm打開之后,需要在命令行輸入下面命令

pip install ultralytics

參數(shù)配置

打開目錄下的文件夾 ultralytics->yolo->configs->default.yaml

參數(shù)可以根據(jù)自己的需求輸入在命令行里(自認(rèn)為沒有V5簡(jiǎn)潔直觀,甚至有點(diǎn)麻煩)

訓(xùn)練

在主目錄下創(chuàng)建個(gè)myself.yaml文件,格式與V5的一樣

訓(xùn)練命令

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=myself.yaml batch=60 epochs=300 imgsz=640

檢測(cè)

將訓(xùn)練好的best.pt放到主目錄下(方便省事),在命令行輸入

yolo task=detect mode=predict model=best.pt source="C:\Users\Desktop\1"

runs文件夾查看效果即可

評(píng)價(jià)

  • 訓(xùn)練時(shí)好慢,有的時(shí)候還會(huì)出異常,GPU利用率上不去,希望后期能修復(fù),別像V6,V7一樣就好
  • 目前推出的都是適合640的模型,在較大分辨率圖片上看不出效果,等1280適配的模型出了再更新
  • 最重要的是,目前V8只支持使用命令去訓(xùn)練和其他操作....

總結(jié)

到此這篇關(guān)于YOLOv8訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集的文章就介紹到這了,更多相關(guān)YOLOv8訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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