jupyter自定义数据集训练yolov8

要在Jupyter中使用自定义数据集训练YOLOv8模型，你可以按照以下步骤操作：

步骤1: 准备数据集
首先，你需要准备好你的自定义数据集。确保你的数据集包含图像文件和相应的标注文件，标注文件可以是YOLO格式的文本文件，每个文件对应一个图像，包含物体类别和边界框的信息。

步骤2: 修改模型配置文件
在训练之前，你需要修改YOLOv8的模型配置文件。打开yolov8s.yaml（或其他版本的配置文件），使用记事本打开并进行以下修改：
- 将nc（num_classes）参数修改为你要检测的物体类别数目。
- 保存修改后的配置文件。

步骤3: 安装依赖
在Jupyter环境中，确保你已经安装了YOLOv5和其他所需的依赖库。你可以使用以下命令来安装所需的依赖库：

!pip install -qr yolov5/requirements.txt

步骤4: 执行训练代码
在Jupyter中执行训练代码，你可以使用以下代码：

!python train.py --data your_data.yaml --cfg models/yolov8s.yaml --weights '' --batch-size 2

其中，your_data.yaml是你的数据集配置文件，models/yolov8s.yaml是修改后的模型配置文件。你可以根据需要调整批处理大小等参数。

步骤5: 图片标注
如果你需要进行图片标注，你可以运行labelimg.py来进行标注。在运行之前，请确保在data文件夹下的predefined_classes.txt文本文件中删除所有内容。

以上就是在Jupyter中使用自定义数据集训练YOLOv8模型的步骤。根据你的实际情况，你可能需要进行进一步的调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用自定义数据集训练YOLOv8模型（基于AutoDL算力云平台，内附免费的源码、数据集和PYQT-GUI界面）](https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/131387425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [自定义数据集，并使用yolov5训练预测模型](https://blog.csdn.net/weixin_45156373/article/details/117530112)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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