Pytorch – YOLOv8自定义资料实操训练

于 2023-05-24 00:00:00 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能
本文介绍了如何利用最新发布的YOLOv8框架，结合Roboflow平台进行自定义数据集的标注和转换，以及在Colab环境中进行模型训练和结果可视化的详细步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

► 前言

本篇将讲解目前最新推出的YOLOv8搭配Roboflow进行自定义资料标注训练流程，透过Colab上进行实作说明，使大家能够容易的了解YOLOv8的使用。

► YOLO框架下载与导入



► Roboflow的资料收集与标注

进入Roboflow官网，点选右上Sign up注册自己的帐号，并进行登入。登入后，网站会引导进行workspace建置，名称与选项部分依照自身情况进行填写。

进行自定义资料集建置与上传

透过Roboflow工具进行资料标注，最后再将训练资料采用YOLOv8格式输出。


 ►自定义资料导入

►模型训练



►模型训练confusion matrix可视化

►模型训练结果可视化

►小结

透过以上讲解，在Colab上搭配Roboflow进行自定义资料收集与训练，能够更快的进行YOLOv8的模型训练，可以期待下一篇博客吧！

►参考资料

【Day 25】客制化 YOLOv5 模型 (四)：标注资料、导出资料集

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