Windows环境下Yolov8自定义数据集训练详教程

本资源主要介绍了如何在Windows环境下进行YOLOv8实例分割的实战训练，以及如何准备必要的软件和配置。以下是详细步骤和知识点： 1. **软件安装**: - **Visual Studio 2022**: 作为开发工具，安装Visual Studio Community版，确保选择包含“Python开发”和“C++开发”选项，以便支持深度学习框架的使用。 2. **NVIDIA显卡驱动**: - 查看并下载适合自己显卡（如RTX 3060）的驱动程序，从NVIDIA官网下载链接（<https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn>），确保与CUDA版本兼容。 3. **CUDA安装**: - 下载CUDA 11.8版本，可以从<https://developer.nvidia.com/cuda-downloads>获取，安装时可以选择Visual Studio集成，并在安装完成后设置环境变量CUDA_PATH和CUDA_PATH_V11_8。 4. **cuDNN安装**: - 需要有NVIDIA账号，根据CUDA版本（这里是11.8）下载cuDNN 8.9.0.131（<https://developer.nvidia.com/cudnn>），解压后将bin, include, lib目录下的文件复制到CUDA安装路径下。 5. **环境变量设置**: - 安装过程会自动添加或更新环境变量，确保cuDNN库能够被编译器找到。 6. **验证安装**: - 使用`nvidia-smi`命令检查GPU状态和CUDA版本，确认驱动和CUDA安装成功。 这个教程针对的是Windows用户，提供了具体的安装步骤和注意事项，旨在帮助读者在本地环境中搭建一个支持YOLOv8训练的开发环境，用于处理自己的数据集。通过这些步骤，用户能够为模型训练打下坚实的基础，从而实现实例分割任务。在实际操作过程中，可能还需要根据具体需求调整配置，例如调整学习率、优化器等超参数，以获得最佳的模型性能。