yolov8跑训练命令

yolov8是指YOLOv4的改进版，因此训练命令与YOLOv4相同。以下是YOLOv4的训练命令示例：

python train.py --batch-size 64 --epochs 300 --data coco.yaml --cfg ./models/yolov4.cfg --weights '' --name yolov4-coco

其中，`--batch-size`指定批量大小，`--epochs`指定训练轮数，`--data`指定数据集配置文件，`--cfg`指定模型配置文件，`--weights`指定预训练权重文件，`--name`指定训练过程中保存的模型名称。

相关问题

yolov8跑rtdetr

### 如何在YOLOv8中实现RTDETR模型

#### 创建并配置环境
为了确保能够顺利运行RTDETR模型，建议创建一个新的虚拟环境来管理依赖项。可以使用`conda`或`venv`工具。

conda create -n rtdetr_env python=3.9
conda activate rtdetr_env
pip install ultralytics

#### 编写Python脚本以加载和预测图像
编写一个名为`run_RTDETR.py`的文件，在其中导入必要的库，并按照以下方式定义代码逻辑：

from ultralytics import RTDETR
import cv2
from PIL import Image

def main():
    # 初始化RT-DETR大尺寸预训练模型
    model = RTDETR('rtdetr-l.pt')
    
    # 打印有关所使用的具体模型的信息
    model.info()
    
    # 使用PIL读取图片作为输入源
    img_path = "figures/bus.jpg"
    image = Image.open(img_path)

    # 对给定的图片执行推理操作并将结果保存下来
    predictions = model.predict(source=image, save=True)
    
if __name__ == "__main__":
    main()

这段程序首先会初始化一个基于COCO数据集的大规模预训练RT-DETR模型实例[^2]。接着通过调用`.info()`函数获取关于该模型的一些基本信息。最后利用传入的一张测试图片来进行对象检测，并自动将带有标注框的结果图存储到磁盘上。

#### 准备待测样本
准备一张用于测试的对象识别图片，将其放置于项目目录下的`figures/`子文件夹内，命名为`bus.jpg`或其他任意名称，只要与上述路径匹配即可。

#### 运行预测命令
如果不想单独编写Python脚本来启动预测过程，则可以直接在命令行界面下键入如下指令完成同样的工作：

yolo predict model=rtdetr-l.pt source="figures/bus.jpg" --save-txt --exist-ok

这条命令将会触发YOLO框架内部集成的支持RT-DETR算法的目标检测流程，并指定要分析的具体图片位置以及额外选项（如是否覆盖已有输出文件）。此方法适用于希望快速验证单次推断效果而不必构建复杂的应用场景的情况[^1]。

如何用yolov8跑自己的数据集

要使用YOLOv3模型来训练自己的数据集，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 数据集准备：
- 收集并标注您自己的数据集，确保每个图像都有对应的边界框标签。
- 标注的格式通常为：每个标注文件包含图像中每个边界框的类别ID、边界框左上角和右下角坐标。
- 将数据集划分为训练集和验证集。

2. 模型配置：
- 下载YOLOv3源码，并根据您的数据集进行配置。
- 修改`yolov3.cfg`文件，包括类别数量、训练和测试的批量大小、学习率、迭代次数等参数。

3. 权重文件获取：
- 可以使用预训练权重文件进行初始化，也可以从头开始训练。
- 如果使用预训练权重，可以从Darknet官方网站或其他来源下载权重文件。

4. 数据转换：
- 将数据集转换为Darknet支持的格式。
- 在数据集根目录下创建`train.txt`和`valid.txt`文件，分别包含训练集和验证集中图像的路径列表。
- 创建`.names`文件，包含类别名称列表。

5. 训练模型：
- 执行训练命令，例如：`./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74`
- 在训练过程中，模型将逐渐优化权重以适应您的数据集。

6. 模型评估：
- 可以使用测试集对训练好的模型进行评估，评估指标通常包括精度、召回率和平均精度均值（mAP）。

7. 模型应用：
- 使用训练好的模型进行目标检测预测。
- 可以在图像或视频上运行模型，检测出图像中的目标物体。

这些步骤只是一个大致的指导，具体的实现细节可能因您的数据集和需求而有所不同。建议您参考YOLOv3的官方文档和相关教程，以获得更详细和准确的指导。