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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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