- 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
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- 🚀 文章来源:K同学的学习圈子
目录
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: