yolov8中train、test、val

说明yolov8中train、test、val是什么意思,是什么作用呢?详细介绍使用yolov8进行实例分割,我应该如何制作我的数据集呢?


1. YOLOv8中的trainvaltest是什么意思?作用是什么?

在YOLOv8(由Ultralytics发布的一版YOLO系列)中:

  • train(训练集)

    • 用来训练模型的数据。

    • 模型通过学习训练集中的图片和对应的标签(如:检测框、类别、掩膜)来调整权重,让它逐渐掌握识别目标的能力。

  • val(验证集)

    • 用来在训练过程中评估模型效果的数据。

    • 每个epoch(训练周期)结束后,模型会在验证集上测试一下,看看训练后表现如何(比如 mAP、loss)。

    • 主要用于防止过拟合(模型只记住了训练集,泛化能力差)。

  • test(测试集)

    • 纯粹用于最终评估模型的能力。

    • 训练完成后,用测试集来衡量最终模型的真实性能。

    • 测试集的结果通常用于报告和实际应用。

简单理解:

数据集类型 用途 说明
train 训练 模型学习
val 验证 调参和防止过拟合
test 测试 最终评估

2. 使用YOLOv8进行实例分割,怎么制作数据集?

YOLOv8支持实例分割(Instance Segmentation)任务,和目标检测类似,但它不仅要画框,还要画出物体的 具体轮廓(Mask)

制作数据集主要有以下几个步骤:

① 准备图片

  • 收集你要训练的图片,比如猫、狗、工件等。

  • 图片格式一般是:.jpg.png『你』等常见格式。


② 标注数据

  • 使用工具标注掩膜(mask),比较流行的软件有:

    • Labelme(简单易用,推荐)『你』

    • CVAT(强大、适合大型项目)

    • Roboflow\]([https://roboflow.com/,网页工具,很方便)](https://roboflow.com/%EF%BC%8C%E7%BD%91%E9%A1%B5%E5%B7%A5%E5%85%B7%EF%BC%8C%E5%BE%88%E6%96%B9%E4%BE%BF%EF%BC%89 "https://roboflow.com/,网页工具,很方便)")


③ 转换数据格式

YOLOv8实例分割的数据格式是:

  • 图片文件(.jpg/.png)

  • 标签文件(.txt)

每一张图片对应一个.txt标注文件,标注格式 是:

复制代码
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height> <mask_data>

其中:

  • <class_id>:类别编号,从0开始

  • <x_center><y_center><width><height>:边界框的归一化信息(取值0~1)

  • <mask_data>:掩膜的坐标点(归一化的轮廓点序列,比如:x1 y1 x2 y2 x3 y3 ...)

示例(简化版):

复制代码
0 0.5 0.5 0.2 0.2 0.1 0.1 0.2 0.2 0.3 0.1

如果你用Labelme标注,需要把它生成的json文件转成YOLO Seg格式

我可以帮你写一个Labelme转YOLOv8分割格式的小脚本,如果需要的话告诉我~


④ 组织数据集结构

YOLOv8要求的数据集结构通常是这样:

复制代码
datasets/
├── images/
│   ├── train/
│   ├── val/
│   └── test/   # 可选
├── labels/
│   ├── train/
│   ├── val/
│   └── test/   # 可选
├── data.yaml

其中:

  • images/train/images/val/:存放图片。

  • labels/train/labels/val/:存放对应的.txt标签文件。


⑤ 编写data.yaml

YOLOv8需要一个yaml配置文件描述你的数据集,比如:

复制代码
path: ./datasets
train: images/train
val: images/val
test: images/test  # 可选
names:
  0: cat
  1: dog

解释:

  • path:数据集根目录。

  • trainval:分别指向训练、验证集的图片路径。

  • names:类别名字,按id顺序列出。


3. 训练实例分割模型

一切准备好后,训练命令很简单,比如:

复制代码
yolo task=segment mode=train model=yolov8n-seg.pt data=path/to/data.yaml epochs=100 imgsz=640

解释一下:

  • task=segment:表示是分割任务。

  • mode=train:启动训练。

  • model=yolov8n-seg.pt:选择分割模型(轻量版nano,如果需要大模型换成yolov8s-seg.pt等)。

  • data=data.yaml:你的数据描述文件。

  • epochs=100:训练100个周期。

  • imgsz=640:图片输入尺寸。

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