YOLOv8改进 | 自定义数据集训练 | AirNet助力YOLOv8检测（附完整代码 + 修改教程 + 运行教程+个人数据标注教程+半自动标注教程+训练结果可视化教程+部署教程）

已于 2024-10-28 10:00:59 修改
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分类专栏： YOLO系列模型有效涨点改进 文章标签： YOLO
于 2024-09-20 15:42:29 首次发布
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版权

一、本文介绍

本文将为读者带来一种适用多种复杂场景的全能图像修复网络AIrNet网络，其由对比基降解编码器（CBDE）和降解引导修复网络（DGRN）两个网络组成，能够在未知损坏类型和程度的情况下恢复受损图像。此外、还提供将其与YOLOv8等目标检测模型有效结合改进的方法，使其能显著提升模型在处理受损图像时的性能，并对自定义数据集的训练以及半自动化标注的方法进行简单介绍，帮助力读者快速在自己的数据集上进行实验与应用。并在文末提供全部代码与数据集的百度云盘链接，可一键部署运行

二、AirNet原理介绍

官方论文地址：

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手把手教你搭建YOLOV8+CUDA环境，训练自定义数据集，训练推理验证导出。小白也能看得懂的！
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-18 1万+
YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效、准确等特点而备受瞩目。由2023年Ultralytics公司发布了YOLO的最新版本YOLOv8是结合前几代YOLO的基础上的一个融合改进版。本文主要介绍YOLOv8环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署
将AIRNet集成到yolov8中，实现端到端训练与推理
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AIRNet是一个图像修复网络，支持对图像进行去雾、去雨、去噪声的修复。其基于对比的退化编码器（CBDE），将各种退化类型统一到同一嵌入空间；然后，基于退化引导恢复网络（DGRN）将嵌入空间修复为目标图像。可以将AIRNet的输出与yolov8进行端到端集成，实现部署上的简化。 本博文的实现，支持AIRNet模型在yolov8中的推理与训练，但是对于AIRNet模型的loss，不支持在训练输出中显示（改动量较大，故放弃了），但在每一次iter迭代中，各位可以添加loss信息存储代码，在训练结束后自行将ite
YOLOv8训练自定义数据集(超详细)
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准备深度学习环境。
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04-18 3880
YOLOv8作为YOLO系列的最新力作，在保持高速度的同时，实现了更高的检测精度与灵活性。它的创新设计与多样化的应用，使得YOLOv8在学术研究和工业实践中都有着广泛的前景。无论是对新手还是资深研究者，YOLOv8都是一个值得深入探索的目标检测算法。
YOLOv8制作自定义数据集并训练
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本文主要讲解了制作自定义数据集并对其进行训练、验证的方法。
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yolov8目标检测
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Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
【YOLOv8改进[Backbone]】图像修复网络AirNet助力YOLOv8目标检测效果 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
静谧、淡雅
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图像修复网络AirNet助力YOLOv8目标检测效果 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + 遥遥领先
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
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11-05 5万+
Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
YOLOv8改进 | 图像修复 | 适用多种复杂场景的全能图像修复网络AirNet助力YOLOv8检测（全网独家首发）
Snu77的博客
05-16 1967
官方代码地址点击此处即可跳转 ​文章提出的一种名为AirNet（All-in-one Image Restoration Network）的全能图像修复网络。AirNet由对比基降解编码器（CBDE）和降解引导修复网络（DGRN）两个神经模块组成，能够在未知损坏类型和程度的情况下恢复受损图像。这两部分共同工作，能够处理多种类型的图像退化，而无需预先知道损坏的具体信息。
YOLOv8 目标检测 | 自定义数据集
Warmer_Sweeter
02-14 5176
本文介绍了使用用于目标检测的自定义数据训练 YOLOv8 模型。我正在使用来自 kaggle 的 yolo 格式的“Face Mask Dataset”，数据集链接如下：https://www.kaggle.com/datasets/maalialharbi/face-mask-dataset?resource=downloadYOLOv8 是目前最先进的 YOLO 模型，可用于目标检测、图像分类...
使用自定义数据集训练YOLOv8模型（基于AutoDL算力云平台，内附免费的源码、数据集和PYQT-GUI界面）
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YOLOv8是YOLO的最新版本，由Ultralytics公司开发。它是一种基于锚点的目标检测算法，可以在图像中检测出多个对象并标记它们的位置。与以前的版本相比，YOLOv8具有更高的准确性和更快的速度，同时还支持实例分割任务。
YOLOv8实战-自定义数据集制作、模型训练及测试
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详细记录YOLOv8实战过程中的细节
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【YOLOv8训练】使用自定义数据集训练YOLOv8模型，包含数据准备/模型训练/预测/验证/导出等，转载自：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45921929/article/details/128673338。在配置好的环境中运行命令即可进行训练，提前下载好与训练模型，放在分析的路径中，对于GPU不是很好的情况，选择单卡进行，小批次进行。除此之外，还可以进行自动数据标注标签的分析，结合SAM进行分割与标签对应，完成训练数据的整理。1.labelme数据标注。如有侵权，立即删除！
【YOLO】YOLOv8训练自定义数据集（4种方式）
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教大家使用yolov8训练自己的数据集
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YOLOV8V10改进系列指南，仅仅69.9包含YOLOV8、YOLOV10的两个主流模型改进方案、含有270+种改进的集合，且含有多种二次创新和原创改进！
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10-25 1544
yolov8初体验
这个YOLOv8训练自己的数据集再具体些还不跟不上具体操作
03-08
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用YOLOv8训练自定义数据集的具体操作步骤。用户已经提供了几个相关的引用内容，我需要结合这些信息来构建一个清晰的步骤指南。 首先，我应该先回顾用户提供的引用内容。引用[1]和[2]是关于YOLOv10的训练指南，但用户的问题是关于YOLOv8的。不过引用[3]提到了YOLOv8的改进，特别是使用AirNet和数据集划分的步骤。这可能对回答有帮助，尤其是数据集划分部分。 用户的问题主要集中在操作步骤上，所以需要分步骤说明。根据引用[3]，数据集划分是通过运行dataset_split.py脚本，生成训练集、验证集和测试集。这可能是一个关键点，需要包含在步骤中。 接下来，训练自定义数据集的一般步骤通常包括数据收集、标注、划分、配置环境、训练、评估和导出模型。引用[1]中的结构也类似，虽然针对YOLOv10，但流程应该是相似的，可以作为参考。 需要注意的是，YOLOv8通常使用YOLO格式的标注，比如txt文件，每个图像对应一个标注文件，内容为类别和边界框坐标。引用[3]中提到数据标注，但可能用户需要了解标注的具体格式，所以需要说明清楚。 环境配置部分，YOLOv8需要PyTorch和Ultralytics库。用户需要安装这些依赖，可能还需要CUDA支持GPU加速。这部分需要详细说明安装命令，比如pip install ultralytics。 训练阶段，用户需要准备数据集配置文件，比如data.yaml，指定路径和类别。然后运行训练命令，如yolo detect train。引用[3]中的配置完成后运行脚本，这可能涉及到调整超参数或模型结构，但用户的问题可能更关注基本步骤，所以保持简洁。 评估和验证部分，YOLOv8在训练过程中会自动进行，但用户可能需要手动验证模型，使用验证集或测试集。引用[1]中的评估模型步骤也适用，可以提及使用验证脚本或内置方法。 最后，导出模型为ONNX或TensorRT格式，以便部署。这部分需要简要说明导出命令，如export.py。 需要确保每个步骤都清晰，并参考用户提供的引用内容，尤其是引用[3]的数据集划分部分。同时，避免涉及YOLOv10的内容，专注于YOLOv8。可能还需要检查是否需要额外的步骤，比如数据增强或参数调整，但用户的问题主要是操作步骤，所以保持基础流程即可。 现在需要组织这些步骤，确保逻辑连贯，语言简洁，符合用户要求的格式，使用中文，行内公式正确，独立公式单独成段（虽然这个问题可能不需要数学公式），并生成相关问题。同时，引用标注要正确，引用[3]提到了数据集划分，引用[1]中的训练流程可以作为参考结构。 最后，生成的相关问题应该围绕YOLOv8的数据集训练，比如数据标注工具、提高精度的方法、部署模型等。</think>以下是使用YOLOv8训练自定义数据集的具体操作步骤（以引用内容为基础整理）： ### 一、数据集准备 1. **数据收集与标注** - 使用LabelImg、CVAT等工具标注图像，生成与图像同名的`.txt`文件，标注格式为：`类别序号 x_center y_center width height`（归一化坐标） - 引用[3]中提到可通过脚本实现标注文件与图像的对应管理[^3] 2. **数据集划分** - 按比例划分训练集/验证集/测试集（通常为7:2:1） - 运行`dataset_split.py`脚本自动生成划分结果（如引用[3]所述），生成结构： ``` ├── images │ ├── train │ ├── val │ └── test └── labels ├── train ├── val └── test ``` --- ### 二、环境配置 1. 安装依赖库： ```bash pip install ultralytics torch torchvision ``` 2. 创建`data.yaml`配置文件： ```yaml train: ./images/train val: ./images/val test: ./images/test nc: 2 # 类别数量 names: ['cat', 'dog'] # 类别名称 ``` --- ### 三、模型训练 1. 执行训练命令： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型 results = model.train( data='data.yaml', epochs=100, imgsz=640, batch=16, device='0' # 使用GPU加速 ) ``` 2. 实时监控训练过程： - 通过`TensorBoard`查看损失曲线、mAP等指标 - 训练权重自动保存在`runs/detect/train/weights`目录 --- ### 四、模型评估与导出 1. **性能验证**： ```bash yolo detect val model=best.pt data=data.yaml ``` 2. **模型导出**（支持ONNX/TensorRT等格式）： ```bash yolo export model=best.pt format=onnx ```
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