YOLOv8实现K折交叉验证教程：解决数据集样本稀少和类别不平衡的挑战

ZuoProgramming

于 2023-09-22 11:10:18 发布

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文章标签： YOLO 深度学习 pytorch 计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZuoProgramming/article/details/133162409

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本文详细讲解了如何利用YOLOv8模型进行K折交叉验证，以解决计算机视觉数据集中的样本稀少和类别不平衡问题。通过数据集均衡、模型构建及结果评估，展示了提升模型性能的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在计算机视觉领域中，数据集样本稀少和类别不平衡是常见的挑战。为了应对这些问题，K折交叉验证是一种常用的评估方法。本文将详细介绍如何使用YOLOv8模型实现K折交叉验证，并解决数据集样本稀少和类别不平衡的问题。

数据集准备
首先，我们需要准备一个包含图像和相应标签的数据集。确保数据集中的类别分布较为均衡，以克服类别不平衡的问题。将数据集划分为K个互斥的子集，其中K是交叉验证的折数。
YOLOv8模型搭建
接下来，我们需要构建YOLOv8目标检测模型。YOLOv8是一种流行的实时目标检测算法，它能够高效地检测图像中的目标物体。

以下是使用YOLOv8模型的示例代码：

# 导入所需的库
import torch
from torchvision import transforms
from torchvision.models import v

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