# Download # dir = Path(yaml['path']) # dataset root dir # url = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/' # urls = [f'{url}VOCtrainval_06-Nov-2007.zip', # 446MB, 5012 images # f'{url}VOCtest_06-Nov-2007.zip', # 438MB, 4953 images # f'{url}VOCtrainval_11-May-2012.zip'] # 1.95GB, 17126 images # download(urls, dir=dir / 'images', delete=False, curl=True, threads=3) # # # Convert # path = dir / 'images/VOCdevkit' # for year, image_set in ('2012', 'train'), ('2012', 'val'), ('2007', 'train'), ('2007', 'val'), ('2007', 'test'): # imgs_path = dir / 'images' / f'{image_set}{year}' # lbs_path = dir / 'labels' / f'{image_set}{year}' # imgs_path.mkdir(exist_ok=True, parents=True) # lbs_path.mkdir(exist_ok=True, parents=True)

这段代码的作用是下载 Pascal VOC 数据集，并将其转换为 YOLO 格式的标注，以便用于训练 YOLO 模型。具体来说，它首先定义了数据集的根目录 `dir` 和数据集下载链接 `urls`，然后通过 `download` 函数下载数据集的压缩文件，并将其解压到指定的目录中。接着，它遍历了数据集中的所有图像集和年份，分别对每个图像集和年份执行标注转换操作。转换后的标注文件存储在 `dir/labels` 目录下，与图像文件存储在 `dir/images` 目录下。

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download: | from utils.general import download, Path # Download labels segments = False # segment or box labels dir = Path(yaml['path']) # dataset root dir url = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/' urls = [url + ('coco2017labels-segments.zip' if segments else 'coco2017labels.zip')] # labels download(urls, dir=dir.parent) # Download data urls = ['http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip', # 19G, 118k images 'http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip', # 1G, 5k images 'http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip'] # 7G, 41k images (optional) download(urls, dir=dir / 'images', threads=3)

这段代码的作用是下载COCO数据集的标签文件和图片文件。具体来说：

- `segments` 变量表示下载的是分割标签文件还是边界框标签文件。
- `dir` 变量表示数据集的根目录。
- `url` 变量表示下载标签文件的基础链接。
- `urls` 变量是一个列表，表示需要下载的文件链接列表，包括标签文件和图片文件。
- `download` 函数是从 `utils.general` 模块中导入的，用于下载文件。它接受一个链接列表和一个目录作为参数，会把链接列表中的文件下载到目录中。
- `download(urls, dir=dir.parent)` 会下载标签文件，`download(urls, dir=dir / 'images', threads=3)` 会下载图片文件。其中，`threads` 参数表示下载时的线程数。

import os from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 原yolov8s yaml_yolov8s = 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml' # SE 注意力机制 yaml_yolov8_SE = 'ultralytics/cfg/models/v8/det_self/yolov8s-attention-SE.yaml' # 替换一下变量名即可 #第一次：yolov8s #model_yaml = yaml_yolov8s #添加注意力机制 model_yaml = yaml_yolov8s # 模型加载 #model = YOLO(model_yaml) #断点继续训练启动model = YOLO(model_yaml) 改为了# 断点继续训练启动 model = YOLO("D://graduation_design//code//code24_yolov8//runs//train//yolov8s3//weights//last.pt") # 中断训练的权重文件中的last.pt results = model.train(resume=True) 如果我想查找模型训练结果，应该在哪个文件下呢 model = YOLO("D://graduation_design//code//code24_yolov8//runs//train//yolov8s3//weights//last.pt") #中断训练的权重文件中的last.pt results = model.train(resume=True) # 数据集路径的yaml文件 data_path = r'config\traindata.yaml' # 以yaml文件的名字进行命名 name = os.path.basename(model_yaml).split('.')[0] # 文档中对参数有详细的说明 model.train(data=data_path, # 数据集 imgsz=640, # 训练图片大小 epochs=200, # 训练的轮次 batch=2, # 训练batch workers=0, # 加载数据线程数 device='0', # 使用显卡 0-1 optimizer='SGD', # 优化器 project='runs/train', # 模型保存路径 name=name, # 模型保存命名 ) 在这段代码中，我为了断点继续训练，将

<think>嗯，用户问的是在代码中为了断点继续训练，修改了模型加载部分，现在想知道训练结果保存在哪个目录下。首先，我需要回忆一下YOLOv8的训练过程。通常，Ultralytics的YOLO模型在训练时会默认将结果保存在'runs/train'目录下，每个训练会生成一个带有递增数字或自定义名称的子文件夹。

看用户的代码，他们在model.train()中设置了project='runs/train'和name=name，其中name是从模型配置文件名中提取的，比如yolov8s。所以正常情况下，训练结果应该是在'runs/train/yolov8s'这样的路径下。但用户提到他们可能修改了name变量，或者存在多个训练实例导致文件夹名称递增的情况，比如yolov8s2、yolov8s3等。

另外，用户代码中有两处model.train()的调用，第一次是resume=True，第二次可能覆盖了之前的设置？不过重点还是project和name参数的设置。用户可能运行了多次训练，导致生成了多个文件夹。需要提醒用户检查'runs/train'下的子目录，按名称排序或查看修改时间确定最新的结果。

此外，用户加载了断点文件last.pt，而断点训练通常会继续在原来的目录下保存，所以可能需要查看'yolov8s3'对应的目录。但用户代码中name变量的来源是model_yaml的文件名，即yolov8s，所以可能存在不一致。需要确认project和name参数是否与断点训练的路径一致，或者是否在恢复训练时自动使用原来的目录。

综合来看，用户应该检查'runs/train'下的各个子目录，尤其是名称与name变量相符或带有数字递增的文件夹，同时注意修改时间和训练日志文件的存在，比如results.csv或训练日志文本，以确定正确的保存路径。</think>你的代码中模型训练结果默认保存在以下路径中：

$$project + '/' + name$$

根据你的代码参数设置：
1. `project='runs/train'` 是根目录
2. `name=name` 中的name变量由 `os.path.basename(model_yaml).split('.')[0]` 生成，即从模型配置文件名称中提取（例如：`yolov8s.yaml` → name=`yolov8s`）

具体查找步骤如下：

1. **基础路径**
`D://graduation_design//code//code24_yolov8//runs//train`

2. **子目录命名规则**
每执行一次训练会生成带序号的子目录：
- 首次训练 → `yolov8s`
- 第二次训练 → `yolov8s2`
- 第三次训练 → `yolov8s3`
（自动递增序号）

3. **关键文件位置**
在每个训练目录中你会找到：

   weights/          # 权重文件目录
     ├── best.pt     # 最佳模型
     └── last.pt     # 最后一次训练的模型
   results.csv       # 所有epoch的指标数据
   args.yaml         # 本次训练的参数配置

4. **你的特殊情况**
你代码中出现的路径 `D://...//yolov8s3//weights//last.pt` 表明：
- 当前使用的是第三次训练结果（`yolov8s3`子目录）
- 完整结果路径应为：
`D:\graduation_design\code\code24_yolov8\runs\train\yolov8s3`

**建议验证方法**：
直接访问 `D:\graduation_design\code\code24_yolov8\runs\train` 目录，按修改时间排序文件夹，最新生成的目录即为当前训练结果。