yolov8自制数据训练集

目录

1.YOLOv8是啥

2.系统环境

3.安装labelimg

3.1安装

3.2启动 labelimg

4.自制分类图片

4.1 YOLO数据集要求

4.2 图片保存目录

4.3 利用labelimg进行标注

4.4 存储图片

4.5 标注文件

5.数据集训练

5.1yaml文件

5.2训练命令

5.3查看训练过程

5.3.1启动tensorboard

5.3.2通过浏览器查看

6.测试训练结果

6.1测试命令

6.2测试输出

6.3查看效果图


1.YOLOv8是啥

文心一言给出的答案:

YOLOv8是YOLO系列模型的最新版本,由Ultralytics公司在2023年1月10日开源。它是基于YOLOv5的下一个重大更新版本,目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务。

YOLOv8采用了一种基于Anchor-Free的检测方式,即直接预测目标的中心点和宽高比例,而不是预测Anchor框的位置和大小。这种方式可以减少Anchor框的数量,提高检测速度和精度。其原理可以分为两个部分:特征提取和目标检测。特征提取部分采用了一种名为CSPDarknet的网络结构,它是一种基于Darknet的改进版本,可以有效地减少模型的参数量和计算量,同时提高特征提取的效率。目标检测部分采用了一种名为YOLOv4-Head的检测头结构,该结构包含了多个卷积层和池化层,用于对特征图进行处理和压缩,然后通过多个卷积层和全连接层,将特征图转换为目标检测结果。

此外,YOLOv8还引入了一个新的骨干网络、一个新的Anchor-Free检测头和一个新的损失函数,以进一步提升性能和灵活性。它可以在从CPU到GPU的各种硬件平台上运行,并且Ultralytics公司希望这个库不仅仅能够用于YOLO系列模型,还能支持非YOLO模型以及分类、分割、姿态估计等各类任务。

总之,YOLOv8是一种基于Anchor-Free检测方式的目标检测模型,具有更高的检测精度和更快的检测速度,并且提供了更多的新功能和改进,以提升性能和灵活性。

2.系统环境

系统环境:win10

使用Anaconda,Anaconda的安装自行百度。

conda 23.7.4

YOLOv8

参考之前的环境配置

3.安装labelimg

3.1安装

使用之前安装好的Anaconda,启动Anaconda Prompt,创建一个labelimg的python虚拟环境。

命令如下:

conda create -n labelimg python=3.8

查看命令

# 激活labelimg虚拟环境
conda activate labelimg
# 安装tensorboard
pip install labelimg

3.2启动 labelimg

输入 labelimg 启动编辑器

labelimg运行界面

YOLOv8是一种目标检测算法,它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本。自制数据集是指根据自己的需求和场景,收集、标注和准备的用于训练目标检测模型的数据集。 要自制一个YOLOv8数据集,你需要进行以下步骤: 1. 数据收集:收集与你要检测的目标相关的图像数据。可以通过在现有数据集上进行扩充,或者自己拍摄图片来获取数据。 2. 标注数据:对收集到的图像进行标注,标注出图像中的目标位置和类别。常用的目标检测标注格式有Pascal VOC和COCO等。 3. 数据准备:将标注好的数据转换成YOLOv8所需的格式。YOLOv8使用的是Darknet格式,包括图像文件和对应的标签文件。 4. 数据划分:将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常采用70%的数据作为训练集,10%作为验证集,20%作为测试集。 5. 数据增强:为了增加数据的多样性和模型的鲁棒性,可以对图像进行一些增强操作,如随机裁剪、旋转、缩放等。 6. 训练模型:使用准备好的数据集,使用YOLOv8的训练脚本进行模型的训练。训练过程中需要设置一些参数,如学习率、批大小等。 7. 模型评估:使用测试集对训练好的模型进行评估,计算模型在目标检测任务上的性能指标,如精度、召回率等。 8. 模型应用:将训练好的模型应用到实际场景中,进行目标检测任务。
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