【手把手教你从零开始YOLOv8-入门篇】YOLOv8 模型训练

模型训练

一、训练前的准备

数据集准备

1、images:存放图片

  • train:训练集图片
  • val:验证集图片

2、labels:存放标签

  • train:训练集标签文件,要与训练集图片名称--对应
  • val:验证集标签文件,要与验证集图片名称--对应

数据集描述文件

  • 与YOLOv5不同,path不再是从项目根目录写起,而是从datasets文件夹写起

二、模型训练与常用参数

1、命令行和代码两种方式

模型训练命令行

js 复制代码
yolo task=detect mode=train mode1=./yolov8n.pt data="data.yaml" workers=1 epochs=50 batch=16

代码方式

2、配置文件快捷使用

复制配置文件

  • yolo cfg=default-copy.yaml
  • yolo copy-cfg

修改对应参数

  • model
  • data
  • epochs
  • batch
  • workers

训练好的

检测的效果

将视频检测实时更新

三、注意事项

常见问题

1、以代码方式运行时

  • workers要设置成0,windows

2、页面文件太小,无法完成操作

  • 调整训练参数中的workers,设置为1/0
  • 修改虚拟内存,将环境安装位置所在的盘,设置一个较大的参数

3、数据集描述文件

  • 数据地址从datasets目录里开始写起,且就放在根目录下,会避免很多坑

4、调整数据集目录后再次训练

  • 删除~/AppData/Roaming/Ultralytics文件夹下的settings.yaml

调整数据集目录再次训练

可将此处代码注释,每次训练重新保存settings.yaml文件

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