YOLOv8从入门到入土使用教程!(一)训练模型

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专栏介绍:YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新,主力高效涨点!!!


一、本文介绍

        本文将演示如何使用YOLOv8进行训练及预测!


二、使用步骤

《YOLOv8暂时没论文》

        代码地址: https://github.com/ultralytics/ultralytics

 2.1 下载YOLOv8代码及预训练权重

        进入YOLOv8官网,点击Code下载v8代码,并在下方下载预训练权重。

 2.2 将下载的YOLOv8代码解压

        解压下载的YOLOv8代码,并将下载的预训练权重拷贝到解压的工程目录下,使用Pycharm(或VScode)打开,以下以Pycharm为例。

 2.3 创建train.py文件

        创建train.py(训练脚本)文件与所需要的data.yaml(数据集配置文件)文件。train.py中的内容来自YOLOv8官网并微调:火车 -Ultralytics YOLOv8 文档。data.py文件中的内容可以参考下文:

YOLO系列中的“data.yaml”详解!

from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':# Load a model# model = YOLO('yolov8n.yaml')  # build a new model from YAML# model = YOLO('yolov8n.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')  # build from YAML and transfer weights# Train the modelmodel.train(data='data.yaml', epochs=100, batch=1, imgsz=640, workers=0)

2.3 运行即可


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