yolov8训练自己的数据集 win11
时间: 2024-08-03 15:01:42 浏览: 82
YOLOv8(You Only Look Once Version 8)是一种实时物体检测算法,它允许用户训练自己的数据集来进行定制化的物体识别任务。要在Windows 11上使用YOLOv8训练自定义数据集,你需要按照以下步骤操作:
1. **安装必要的工具**:
- CUDA 和 cuDNN(GPU加速库)
- Python环境(建议使用Python 3.7或更高版本)
- YOLOv8的GitHub仓库(https://github.com/ultralytics/yolov5)或YoloV8官方分支(https://github.com/AlexeyAB/darknet)
2. **下载预训练模型和依赖**:
- 安装Darknet框架(YOLOv8的底层),通常通过`pip install darknet` 或者从源码构建。
3. **准备数据集**:
- 创建一个符合YOLOv8数据集格式的数据集目录,包括训练、验证和测试子目录,每个子目录下包含图片文件夹和相应的txt标注文件。
4. **划分和标注数据**:
- 使用YOLOv8提供的`data`工具生成数据集文件,例如 `darknet data fmt <your_data_dir>`。
5. **配置训练脚本**:
- 在Darknet目录下的`cfg`文件夹找到`yolov8.cfg`配置文件,并根据需要调整超参数,比如学习率、批大小等。如果需要自定义模型结构,可以修改`yolov8.conv.yaml`。
6. **开始训练**:
- 打开命令行,在Darknet目录下运行 `python train.py --cfg yolov8.cfg --data <your_dataset> --weights yolov8.weights --epochs <number_of_epochs>` (替换 `<your_dataset>` 为实际路径)。这里`yolov8.weights`通常是预训练权重,你可以选择不加这个参数直接初始化训练。
7. **监控训练进度**:
- 训练过程中,会输出损失值和其他信息,关注验证精度和loss的变化,以便适时停止训练并保存最佳模型。
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