YOLOv8添加新训练集二次训练方法

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很多同学问老师，这些课程能不能把文档写出来，分享到更多的人，那么今天它来了，整理成大纲给到同学们，希望能够帮助到你们，如果觉得写的可以，可以对照上面的视频进行学习

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目录

1. 准备数据集

2. 下载预训练模型（best.pt 或者best.onnx）

3. 修改配置文件

4. 设置训练环境

5. 开始训练

6. 验证与评估

7. 模型导出与推理

总结：

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YOLOv8如果想添加新的训练集进行二次训练（在一次训练的基础上yolov8s.pt）

YOLO（二次训练）通常指在已经训练好的YOLO模型基础上进行再训练或微调（fine-tuning），以适应特定任务或数据集。这个过程的目的是将已有模型的知识迁移到新的数据集或任务上，减少从头开始训练的时间和计算资源。下面是YOLO二次训练的主要步骤：

1. 准备数据集

• 确保数据集格式符合YOLO要求，一般使用 .txt 格式标注，每个图片对应一个标注文件，里面包含每个目标的位置和类别信息。

2. 下载预训练模型（best.pt 或者best.onnx）

• YOLO通常使用预训练的模型进行二次训练。可以使用官方提供的YOLO预训练权重（例如，YOLOv4, YOLOv5, YOLOv7等）。这些预训练权重是基于大规模数据集（如COCO、ImageNet）训练得到的。
• 例如，在YOLOv5的GitHub页面，你可以下载到预训练的权重文件。

3. 修改配置文件

• 根据自己的数据集修改YOLO模型的配置文件，主要包括：

• • 类别数（nc）：根据自己的数据集类别数进行修改。
  • 数据路径：修改训练数据集的路径，包括图片路径和标签路径。
  • 网络结构（可选）：如果需要，可以调整YOLO的网络结构，选择不同的大小（YOLOv5有s, m, l, x等版本）。

4. 设置训练环境

• 配置训练的硬件环境（例如使用GPU），并安装必要的深度学习框架（例如PyTorch）。
• 安装YOLO相关依赖，YOLOv5可通过以下命令安装：

bashpip install torch torchvision
pip install -U yolov5

5. 开始训练

• 在修改配置文件并准备好数据集后，可以开始训练。假设你使用的是YOLOv5，可以使用以下命令进行训练：

yolo detect train data=E:\yolotrain\aixin.yaml model=E:\yolotrain\best.pt epochs=100 imgsz=640

• • --img 是输入图片的尺寸。
  • --batch 是每个批次的样本数量。
  • --epochs 是训练的轮次。
  • --data 是数据配置文件路径。
  • --weights 是预训练的权重文件路径。

GPU版

yolo detect train data=E:\yolotrain\aixin.yaml model=E:\yolotrain\best.pt epochs=100 imgsz=640 device=0 workers=0

6. 验证与评估

• 训练结束后，检查验证集的性能，通常会输出mAP（mean Average Precision）等指标。
• 还可以使用YOLO提供的test.py脚本进行测试和评估：

7. 模型导出与推理

• 完成训练后，可以将训练好的模型导出为不同格式（如ONNX, TensorRT等），并进行推理。
• 在YOLOv5中，使用以下命令导出模型：

python export.py --weights <训练后的权重文件> --img-size 640 --dynamic --include onnx

总结：

YOLO二次训练的核心是利用已有的预训练模型，通过微调来适应新的数据集或任务。这个过程能有效提高训练效率，特别是在数据量不大的情况下。