yolov8训练自己的数据集 win11

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。