Windows系统yolov8训练自己的数据集

在Windows系统中，您可以按照以下步骤使用YOLOv8训练自己的数据集：

1. 确保您的系统已经安装了Python和PyTorch，并且已经正确配置了CUDA。

2. 下载YOLOv8代码库，并将其解压到您的工作目录中。

3. 根据您的数据集，将训练图像和标注文件存储在适当的文件夹中。标注文件可以是txt文件，其中每行表示一个对象的标注信息，包括类别和边界框的坐标。确保标签格式与YOLOv8要求的格式一致。

4. 打开配置文件default.yaml，根据您的数据集和训练需求，进行必要的配置更改。您可以设置训练集和验证集的路径、类别数量、批处理大小等参数。

5. 打开命令提示符或Anaconda Prompt，进入YOLOv8代码库所在的目录。

6. 使用以下命令开始训练模型：

python train.py --data data.yaml --cfg models/yolov8.yaml --weights '' --batch-size 16

其中，--data用于指定数据集的配置文件，--cfg用于指定模型的配置文件，--weights用于指定预训练的权重文件，可以选择从头开始训练，--batch-size用于指定批处理大小。

7. 等待训练完成，训练过程中会在模型文件夹中保存权重文件。

请注意，以上步骤仅为大致描述，具体细节可能因YOLOv8的版本和您的数据集而有所不同。建议您参考YOLOv8的官方文档和示例代码，以获得更详细的指导和说明。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【YOLO】YOLOv8训练自定义数据集（4种方式）](https://blog.csdn.net/weixin_42166222/article/details/129391260)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [windows10 yolov3训练自己的数据.docx](https://download.csdn.net/download/qq_36614037/12682966)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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