Yolov8从pytorch到caffe (二)制作自己的数据集

该博客介绍了如何从YOLOv8的PyTorch版本转换到Caffe,并详细阐述了数据集制作过程,包括理解YOLO标注格式,将XML标注文件转化为YOLO格式,以及数据集的划分。提供了一个行人摔倒检测数据集的示例,并给出了数据转换的代码实现。

1. ultralytics 简单了解

  • 网络来源 目前有很多平台都重新构建了v8网络,同时还搭载了v7 v6 v5等之前版本,但还是希望从官方版本入手,可以从GitHub https://github.com/ultralytics/ultralytics上进行下载,如果连不上 可以试试这个https://n.fastcloud.me/ultralytics/ultralytics
  • ultralytics 总体来说是一个框架,其中可以运行v3 v5 v8这三个版本(目前可直接运行v8,另外两个版本需要增加代码)
  • 文件含义 datasets 存放数据集,ultralytics中是框架的核心,包含网络结构、基础构件、超参数配置文件等等

2. 数据集制作

  • 本文以行人摔倒检测数据作为训练样本,对yolov8进行训练,数据链接如下链接:https://pan.baidu.co
要将YOLOv8模型转换为Caffe模型,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,进行数据准备工作,包括准备训练数据和标签。确保数据集的格式符合YOLOv8的要求。 2. 使用YOLOv8的训练脚本进行模型训练。根据你的需求,可以使用PyTorch或者其他框架进行训练。训练过程中,可以根据需要调整模型的超参数。 3. 训练完成后,将训练好的模型保存为.pth文件。这个文件包含了模型的权重和结构信息。 4. 接下来,将.pth文件转换为ONNX格式。使用工具或者库将.pth文件转换为ONNX格式的模型文件。这个过程可以使用PyTorch提供的工具或者其他第三方库来完成。 5. 在ONNX模型中,可能会有多个输出。根据引用\[3\]中的描述,YOLOv8模型的输出包括类别和框的结果。确保输出结构进行优化,使得每个特征层分别输出类别和框的结果。 6. 最后,将优化后的ONNX模型转换为Caffe模型。使用工具或者库将ONNX模型转换为Caffe模型文件。这个过程可以使用ONNX官方提供的工具或者其他第三方库来完成。 通过以上步骤,你可以将YOLOv8模型成功转换为Caffe模型,以便在Caffe框架中使用。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Yolov8pytorchcaffe (三) 训练模型并转换到caffemodel](https://blog.youkuaiyun.com/wangxiaobei2017/article/details/129746576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Yolov8pytorchcaffe () 环境搭建](https://blog.youkuaiyun.com/wangxiaobei2017/article/details/129202014)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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