模型实战（7）之YOLOv8推理+训练自己的数据集详解

已于 2023-04-12 20:04:16 修改
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分类专栏： # 深度学习实战例程 文章标签： YOLO python 深度学习
于 2023-03-17 21:16:11 首次发布
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YOLOv8推理+训练自己的数据集详解

  • 最近刚出的yolov8模型确实很赞啊，亲测同样的数据集用v5和v8两个模型训练+预测，结果显示v8在检测精度和准确度上明显强于v5。
  • 就是有一点：yolov8将模型训练、推理及验证部分均集成到模型中去，没有detect.py文件可以修改用于检测接口封装，本文中将给出从v8的检测结果中取出检测类别和目标位置的数据，并支持二次处理及重新绘制。
  • 下边给出yolov8的效果对比图：
    在这里插入图片描述
  • 关于v8的结构原理在此不做赘述，随便搜一下到处都是。

1.环境搭建

  • 进入github进行git或者直接点击下载源代码：
    在这里插入图片描述

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将images中的图片换成自己数据集的图片，图片存放于images/train，我只用的train，没有用test和val，所以只说train的。将PascalVOC格式的XML标注文件转换为YOLO格式的TXT标注文件，转换代码。将xml转换成的txt直接转换到labels/train文件夹里面。我觉得用以上方法比用下面这个xml训练要方便，因人而异吧也算是。记录自己训练过程，如果在训练其他的会再记录。我自己数据集是xml格式。自己的数据集训练过程。一切就绪，开始训练。
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images存放图片，lables存放txt格式的标签，未划分前将所有图片和标签都保存在train文件夹中，然后运行代码划分数据，我这里是8：2，想调整直接看代码最后一个小数。xml文件存储位置，生成txt文件存储位置，还有你的数据集类别名称，要修改成自己的类别。RUN就开始训练了，最后一行可以设置不同的超参数，更多的超参数可以在default.yaml中设置。网上大多公开数据集标签是xml格式的，这里附上xml标签转换为txt格式的代码。自己根据自己的数据集标签，配置一个yaml文件。
使用YOLOv8训练自己的数据集
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使用脚本split_train_val.py，从标注xml文件中抽取出图像的列表和标签信息，并保存到相应的文件中。通过上面训练结束可以看出，总体上达到了98.7%的准确率，99.7%的召回率，效果还是非常不错的。因为YOLO框架使用的是VOC格式的数据集，因此需要生成一个VOC格式的数据文件。下载数据集zip包，并解压，数据集的地址在原作者博客中有。在项目根目录下创建一个文件data.yaml。以下操作全部在fruit_data目录下。使用脚本voc_label.py。
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自己训YOLOv8不难，关键在数据集干净 + 标注准确 + 参数合理，一套跑通你就能秒杀市面上八成文章！
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YOLO（You Only Look Once）是一种快速且高效的目标检测算法。与传统的目标检测方法不同，YOLO通过在一次前向传播中同时完成目标定位和分类任务，显著提高了处理速度。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，继承并优化了前几代模型的优势，使得目标检测更加精确和高效。通过本文的介绍，我们已经完成了基于YOLOv8的鸟类识别系统的构建。从数据集的选择、模型的训练到推理和UI界面的实现，整体流程已经完整展示。该系统可以在实时应用中快速识别图像中的鸟类，并显示识别结果。
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<think>好的，我现在要处理用户关于mmyolo模型的FPS性能基准测试的问题。首先，我需要确认用户的需求，他们想知道如何测试mmyolo的帧率性能，也就是FPS（每秒帧数）。根据用户提供的引用内容，特别是引用[2]，里面提到需要更改benchmark中的两个参数：--max-iter和--log-interval。因此，我需要详细说明这两个参数的作用以及如何调整它们。 接下来，我应该先解释FPS在目标检测中的重要性，这样用户能理解为什么需要关注这个指标。然后，进入具体的测试步骤。第一步是准备环境，确保mmyolo和相关依赖正确安装，这包括PyTorch、CUDA等。然后，用户需要准备测试用的数据集或示例数据，这里可能需要给出一些具体的数据准备建议，比如使用示例图像或标准数据集如COCO。 接下来是运行基准测试的命令，这里需要参考引用[2]中的参数调整。用户需要修改--max-iter，这个参数控制测试的迭代次数，适当增加可以确保结果稳定；而--log-interval则决定日志输出的间隔，调整它可以避免日志过于频繁影响性能。需要给出具体的命令示例，比如将max-iter设为2000，log-interval设为50，这样测试会更准确且日志不会太多。 然后，分析测试结果，解释输出中的关键指标，如FPS值、处理时间等。这部分需要指导用户如何解读结果，以及可能影响FPS的因素，比如硬件配置、模型复杂度、输入分辨率等。这里可以提到不同的硬件如GPU型号对性能的影响，以及模型结构如YOLOv5、YOLOX等的差异。 此外，用户可能还想了解如何优化FPS，所以需要给出一些优化建议，比如使用更轻量级的模型、降低输入分辨率、进行模型量化或使用TensorRT加速。这些建议需要具体且有可操作性，让用户知道下一步可以怎么做。 最后，根据用户的问题生成相关问题，帮助用户深入探索。例如，如何比较不同YOLO版本的FPS，或者如何优化mmyolo的推理速度。这些问题应该覆盖用户可能感兴趣的扩展方向，同时引导他们进一步研究。 在回答过程中，要确保所有数学表达式和公式正确使用LaTeX格式，比如在提到参数时使用$--max-iter$，但根据系统指令，可能不需要数学公式，所以重点放在代码块和参数说明上。同时，引用[2]需要在适当的位置标注，比如在提到参数调整时添加[^2]。 需要检查是否有遗漏的步骤，或者是否有更详细的建议可以提供给用户。例如，是否需要在不同的硬件上多次测试以获得平均结果，或者如何避免常见的测试错误。此外，确保语言流畅，结构清晰，分点说明，方便用户按照步骤操作。 总结来说，回答需要涵盖测试步骤、参数调整、结果分析和优化建议，同时引用相关资源，并生成相关问题帮助用户进一步学习。整个过程要符合用户的要求，使用中文，结构清晰，代码示例正确，参数说明明确。</think>### mmyolo模型的FPS性能基准测试方法 #### 1. **测试环境准备** - 安装mmyolo框架及依赖库（如PyTorch、CUDA等），确保环境与目标硬件（如GPU型号）匹配。 - 准备测试数据集或示例图像（如COCO数据集或自定义数据）。 #### 2. **运行基准测试** 通过修改`benchmark`脚本参数进行测试，关键参数如下： - `--max-iter`：设置总迭代次数，建议增大此值以提高结果稳定性（例如设为`2000`）。 - `--log-interval`：设置日志输出间隔，避免频繁I/O影响性能（例如设为`50`）。 示例命令： ```bash python tools/benchmark.py \ configs/yolov5/yolov5_s-v61_syncbn_8xb16-300e_coco.py \ --checkpoint yolov5_s.pth \ --max-iter 2000 \ --log-interval 50 ``` #### 3. **结果分析** - **FPS计算**：输出结果会包含平均FPS值，计算公式为： $$ \text{FPS} = \frac{\text{总处理帧数}}{\text{总时间}} $$ - **影响因素**： - 硬件性能（如GPU算力、内存带宽）[^2] - 模型复杂度（如YOLOv5s vs. YOLOv8x） - 输入分辨率（如640x640 vs. 1280x1280） #### 4. **优化建议** - **模型轻量化**：选择更小的模型（如YOLOv5s或Nano版本）。 - **分辨率调整**：降低输入图像尺寸。 - **加速技术**：启用半精度（`--fp16`）、模型量化或TensorRT部署。 ---
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