YOLOv8自定义数据集训练教程：从环境配置到模型训练

"YOLOv8训练自定义数据集详细步骤文档" YOLOv8是一种高效的目标检测框架，用于训练自定义数据集。本过程涵盖了从准备训练环境到模型训练的关键步骤。 一、搭建训练环境 确保具备训练YOLOv8所需的软件库是至关重要的。首先，从https://raw.githubusercontent.com/ultralytics/ultralytics/main/requirements.txt 下载并安装requirements.txt文件中的所有依赖。这些依赖包括但不限于matplotlib、numpy、opencv-python、Pillow、PyYAML、requests、scipy、torch、torchvision、tqdm、tensorboard、pandas、seaborn、psutil、thop和certifi。使用`pip install -r requirements.txt`命令来一次性安装所有必需的库。另外，还需要安装ultralytics库，可以通过`pip install ultralytics`完成。 二、准备自定义数据集 1. 数据标注：使用labelImg等工具对图像进行标注，将标注后的图片和对应的XML文件分别存储在"dataSet/images"和"dataSet/xml"目录下。 2. 数据切分：运行`split_train_val.py`脚本来分割训练集和验证集。 3. 数据转换：运行`voc2yolo.py`将VOC格式的数据转换为YOLO所需的TXT格式。YOLOv8可能支持自动获取先验框，可以利用`utils/autoanchor.py`文件实现这一功能。 三、模型训练 1. 预训练模型下载：从YOLOv8的GitHub仓库下载与所需版本匹配的预训练模型。 2. 开始训练：启动训练过程，命令示例如下： ``` yolotask=detect mode=train model=yolov8n.yaml data=mydata.yaml epochs=100 batch=16 ``` 这里，`task`参数指定了任务类型（检测），`mode`指定了训练模式（train表示训练），`model`设定了模型配置文件（ yolov8n.yaml），`data`指定数据集配置文件（mydata.yaml），`epochs`设定了训练轮数（100次），而`batch`则设定了批次大小（16个样本）。 在实际操作中，你可能需要根据你的硬件配置和数据集大小调整训练参数，例如批次大小和训练轮数。同时，模型的性能取决于数据集的质量，包括标注的准确性、类别平衡以及图像的多样性。为了优化模型，可能需要进行超参数调整、数据增强或更复杂的训练策略，如多尺度训练、学习率调度等。 训练完成后，可以使用模型进行验证和预测，评估其在自定义数据集上的性能。这通常涉及计算平均精度（mAP）、准确率和召回率等指标。如果模型性能不理想，可以通过调整模型结构、优化器设置或者增加训练轮数来进行迭代优化。