在yolov8上训练船舶数据集

在YOLOv8上训练船舶数据集的步骤如下：

1. **准备数据集**：
- **收集图像**：收集包含船舶的图像，确保图像的多样性，包括不同角度、光照和背景。
- **标注数据**：使用标注工具（如LabelImg）对图像中的船舶进行标注，生成对应的标注文件（如YOLO格式的txt文件）。

2. **环境配置**：
- 安装必要的库和框架，如Python、PyTorch等。
- 克隆YOLOv8的官方仓库：

     git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
     cd ultralytics
     pip install -r requirements.txt

3. **数据准备**：
- 将标注好的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分。
- 创建一个数据配置文件（如data.yaml），内容如下：

     train: path/to/train/images
     val: path/to/val/images
     test: path/to/test/images

     nc: 1  # 类别数量
     names: ['ship']  # 类别名称

4. **训练模型**：
- 使用YOLOv8的训练命令进行模型训练：

     yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data.yaml epochs=100 imgsz=640

- 其中，`yolov8n.pt`是预训练的YOLOv8模型，`epochs`是训练轮数，`imgsz`是输入图像的尺寸。

5. **评估模型**：
- 训练完成后，使用测试集对模型进行评估：

     yolo task=detect mode=predict model=path/to/best.pt data=data.yaml

- 查看评估结果，如mAP（平均精度均值）等指标。

6. **模型推理**：
- 使用训练好的模型进行推理，检测新图像中的船舶：

     yolo task=detect mode=predict model=path/to/best.pt source=path/to/images

通过以上步骤，你可以在YOLOv8上成功训练一个船舶检测模型。