YOLOv8 YOLOv7 YOLOv5 训练 SCB-Dataset3-U

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1 SCB-Dataset3-U 数据

这里使用YOLOv8 训练自定义数据集（SCB-Dataset3）

备注：关于SCB-Dataset3我会公开在github中：
https://github.com/Whiffe/SCB-dataset

在平台中上传数据，通过阿里云盘的方式上传

unzip 5k_HRW_yolo_Dataset.zip
unzip 0.355k_university_yolo_Dataset.zip
unzip 0.71k_university_yolo_Dataset.zip 

2 YOLOv8 训练

2.1 YOLOv8 安装

PyTorch / 2.0.0 / 3.8(ubuntu20.04) / 11.8

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

推荐

git clone https://gitee.com/YFwinston/ultralytics

cd ultralytics/
pip install ultralytics

2.2 训练的yaml文件

将下面的文件放到：ultralytics/ultralytics/datasets/

0.71k_university_yolo_Dataset.yaml

train: /root/autodl-tmp/0.71k_university_yolo_Dataset/images/train
val: /root/autodl-tmp/0.71k_university_yolo_Dataset/images/val

# number of classes
nc: 6

# class names
names: [ 'hand-raising','reading','writing','using phone','bowing the head','leaning over the table ']

2.3 YOLOv8 训练

下载与上传模型

2.3.1 yolov8n 训练

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt  data="./ultralytics/datasets/0.71k_university_yolo_Dataset.yaml" batch=8 && /usr/bin/shutdown

2.3.2 yolov8n 验证

yolo task=detect mode=val model=runs/detect/train/weights/best.pt   data="./ultralytics/datasets/0.71k_university_yolo_Dataset.yaml"