上百种【基于YOLOv8/v10/v11的目标检测系统】目录(python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型)-CSDN博客
目标检测系统操作说明【用户使用指南】(python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型)-CSDN博客
给出的项目中已包含训练好的模型以及训练的结果,可直接使用。
如果需要重新训练模型,也可以。以【基于YOLOv8的车辆行人目标检测系统】训练为例进行说明。
(1)如果环境还没有搭建好的,首先要搭建训练环境。
目标检测系统【环境详细配置过程】(GPU版本)参考链接:目标检测系统【环境搭建过程】(GPU版本)
(2)修改数据集配置文件
打开"ultralytics\cfg\datasets\SODA10M.yaml"文件。将SODA10M.yaml的第一行数据集路径修改为自己数据集路径
(3)运行main_model_train.py程序
(4)训练模型保存路径
训练模型的权重保存路径在"runs\detect\train\weights"目录下