YOLOv8訓練自己的數(shù)據(jù)集(詳細教程)
更新時間：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行預測的目標檢測系統(tǒng),YOLOv8 是ultralytics公司在2023年1月10號開源的YOLOv5的下一個重大更新版本,這篇文章主要給大家介紹了關于YOLOv8訓練自己的數(shù)據(jù)集的相關資料,需要的朋友可以參考下
等了好久終于等到了V8，趕緊測測效果，放張官網(wǎng)的比對圖
官網(wǎng)鏈接
https://github.com/ultralytics/ultralytics
再下載自己所需要的權重
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（自認為沒有V5簡潔直觀，甚至有點麻煩）
訓練
在主目錄下創(chuàng)建個myself.yaml文件，格式與V5的一樣
訓練命令
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=myself.yaml batch=60 epochs=300 imgsz=640
檢測
將訓練好的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
評價
- 訓練時好慢，有的時候還會出異常，GPU利用率上不去，希望后期能修復，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練和其他操作....
總結
到此這篇關于YOLOv8訓練自己的數(shù)據(jù)集的文章就介紹到這了,更多相關YOLOv8訓練自己的數(shù)據(jù)集內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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