零基础教程：使用yolov8训练自己的目标检测数据集

要使用YOLOv8（You Only Look Once Version 8）训练自己的目标检测数据集，作为一个零基础教程，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**[^4]:

   pip install -r requirements.txt  # 安装YOLOv8所需的库，如PyTorch和Darknet

2. **准备数据**[^5]:
- 创建你的数据集目录结构，包括`train`, `val`, 和 `test`子目录，以及对应的标注文件（`.txt`或`.xml`格式）。
- 使用`create_yolo_labels.py`工具转换标注文件为YOLO所需的格式。

3. **下载预训练权重**[^6]:

   wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/yolov8/yolov8.weights

4. **配置YOLov8模型**[^7]:
- 修改`cfg`文件（如`yolov8.cfg`），调整层的参数以适应你的任务需求。

5. **训练模型**[^8]:

   python train.py --cfg yolov8.cfg --data data/your_dataset.yaml --weights yolov8.weights --epochs 50

`-cfg`: 指定配置文件
`-data`: 数据集路径
`-weights`: 初始权重文件（可选）
`-epochs`: 训练轮数

6. **验证与评估**[^9]:
在训练过程中定期保存模型，然后用验证集评估性能。

7. **测试新数据**[^10]:
在训练完成后，可以使用`test.py`脚本对新的图像进行预测。

请注意，每个步骤可能需要根据实际项目需求进行一些定制。初次接触可能会遇到一些挑战，建议查阅详细的文档和教程，或者加入相关的社区寻求帮助。