YOLOv8 的安装、使用与训练

YOLOV8

YOLOv8简介

YOLOv8是YOLO系列的最新版本,它融合了先进的深度学习技术和目标检测领域的最新研究成果

与其前身相比,YOLOv8在速度和精度方面都有了显著的提升,使其成为一个理想的实时目标检测解决方案。该模型结合了卷积神经网络(CNN)和一系列优化技术,能够在保持高效率的同时实现更精准的目标检测

YOLOv8安装

在此之前确保你安装了Anaconda,有conda

新建一个文件夹,打开终端

#新建虚拟环境
conda create -n yolov8 python=3.8
#激活
conda activate yolov8
#安装torch
conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
#下载源码
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
#进入项目
cd ultralytics
#安装ultralytics包
pip install ultralytics

YOLOv8使用权重

ultralytics->ultralytics->docs->en->models->yolov8.md找到对应权重地址,下载保存到项目根目录(如图是我下载的权重)

https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.2.0/yolov8n.pt    

检测(模型用的是刚才下载的权重,zidane为项目自带的图片)

yolo predict model=yolov8n.pt source=ultralytics/assets/zidane.jpg      

检测结果为如图下目录

![外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片

YOLOv8如何训练数据集

(如何制作自己的数据集请看往期文章)

在源代码上新建一个datasets文件夹,准备好数据集,放入其中,文件结构应与coco数据集结构一致

这为官方提供的coco8数据集文件结构样例,你可以在项目文件ultralytics->ultralytics->cfg->datasets->coco8.yaml文件末下载,然后解压在datasets

download: https://ultralytics.com/assets/coco8.zip

以我自己建的数据集为例,标注信息只有一个person,新建一个文件my_person.yaml

coco8.yaml文件内所有粘贴过来你的my_person.yaml

然后修改一下地址,避免路径出错,我直接使用的绝对路径
在这里插入图片描述

大致文件结构为这个样子

在这里插入图片描述

使用命令行训练模型,预训练权重、训练轮数、批次大小和学习率(详细参数请看官网)

yolo detect train data=D:\Desktop\Yolo\ultralytics\datasets\myperson\my_person.yaml model=yolov8n.yaml pre
trained=ultralytics/yolov8n.pt epochs=300 batch=4 lr0=0.01

训练结果,如图所示

在这里插入图片描述

后记

此为本人学习成果的呈现,若文中有任何不妥或错误,恳请各位读者予以谅解(。_。)

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