yolov8 多通道图片训练-已完成

最新：修改过程详细描述及完整代码更新于https://github.com/satori-hcy/yolov8_8ch

-------------------------------------------------------以下为原始草稿内容-----------------------------------

yolov8源码为训练三通道的rgb图像，本文记录修改yolov8为训练8通道的图像数据。

参考网址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/3432

总体思路：1.解决数据读取问题；2.修改网络结构的配置文件；3.解决数据增强相关错误；

1.在ultralytics/data/base.py 文件中的

def load_image(self, i, rect_mode=True)函数中修改，使im是读取到的多通道图片。

2.找到模型使用的yaml文件，添加输入通道参数：ch。我使用的是

model = YOLO("yolov8n.yaml")语句来创建了模型所以对应的是ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml文件

添加参数ch:8  （这里要几个通道就写几）

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