第Y7周:训练自己的数据集

目录

一、下载YOLOv8

二、配置环境

三、准备工作

四、运行

出现报错:

五、重新运行


一、下载YOLOv8

官网地址:【YOLOv8开源地址】

二、配置环境

在命令行输入:pip install ultralytics

官方把代码都整合到了ultralytics包里面,只需安装这一个库就可以了,里面封装了环境所需库

三、准备工作

目录结构:

在主目录下创建paper_data文件夹,将自己的数据集放入此文件夹。

在paper_data文件夹下创建一个包含main空文件夹的ImageSets文件夹。

在paper_data下创建一个split_train_val.py文件

运行 split train_va1.py文件后你将得到 train.txt、val.txt、test.txt和 trainval.txt 四个文件,结

果如下:

再创建一个voc_label.py文件

运行voc label.py文件生成 train.txt、test.txt、val.txt 文件

最后生成一个ab.yaml文件,内容如下:

复制代码
train: ./train.txt
val: ./val.txt

nc: 4
names: ["banana", "snake fruit", "dragon fruit", "pineapple"]

四、运行

在此文件夹下打开cmd,激活环境后在cmd中输入:

data处需要实验绝对路径,我租用的服务器,要带上/root/

yolo task=detect mode =train model=yolov8s.yaml data=/root/autodl-tmp/ultralytics-main/paper_data/ab.yaml epochs=100 batch=24

出现报错:

RuntimeError: Dataset 'paper_data/ab.yaml' error ❌ Dataset 'paper_data/ab.yaml' images not found ⚠️, missing path '/root/autodl-tmp/ultralytics-main/datasets/paper_data/val.txt' Note dataset download directory is '/root/autodl-tmp/ultralytics-main/d

找到了解决办法:

这需要修改/root/.config/Ultralytics/settings.yaml文件

要修改下图中代码中的数据集路径:

这是我借鉴的文章图片:

五、重新运行

在修改文件后,重新运行命令,成功开始训练:

运行结果文件:

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