【YOLOv8系列】图像分类篇----通过YOLOv8实现图像分类功能

最近需要使用YOLOv8对自己的数据集进行训练,从而实现图像分类的功能,因此记录一下整个过程。

YOLOv8的github地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics

参考链接:超详细YOLOv8图像分类全程概述:环境、训练、验证与预测详解

文章目录

  • 一、YOLOv8环境搭建
  • 二、准备训练数据集和权重文件
    • 2.1 准备数据集
    • 2.2 下载权重文件
  • 三、训练自己的图片分类模型
    • 3.1 训练模型
    • 3.2 训练结果解读
  • 四、验证自己的图片分类模型
  • 五、使用自己的图片分类模型进行预测任务
  • 五、数据集解压密码

一、YOLOv8环境搭建

如果你已经搭建好了YOLOv8的运行环境,请跳过这一步,如果没有搭建好,请参考我的另一篇文章,先搭建YOLOv8的运行环境,链接如下:
【YOLOv8系列】在Windows上从零搭建YOLOv8图像算法运行环境–by Anaconda(包括各种遇到的问题及解决方法)

二、准备训练数据集和权重文件

2.1 准备数据集

我们要训练自己的图片分类模型,首先需要创建一个自己的图片分类数据集。我这里为了简单演示,使用玫瑰和向日葵两个类的数据集举例。
按照官方的文档,ImageNet数据集应该具有一下目录结构:

在这里插入图片描述

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