- 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
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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：
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：
