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YOLOv8进行改进并训练自定义的数据集

一.训练数据集准备

YOLOv8的训练数据格式与YOLOv5的训练数据格式一致,这一部分可以进行沿用。之前博文有发布VOC标注格式转YOLO标注格式的脚本,有需要可以查看。

二.项目克隆

YOLOv8项目文件可以直接去github上下载zip文件然后解压,也可以直接Git克隆。项目官方地址

三.训练前准备

这一部分首先保证机子上安装好了深度学习环境(可以跑YOLOv5就行)。

下一步用Pycharm打开YOLOv8项目,打开项目的终端,输入

pip install -r requirements.txt

到这里。如果按照官方的操作指南需安装ultralytics这个包(我认为,这也是YOLOv8相较于YOLOv5区别最大的地方),但是如果大家要对YOLOv8做出改进,这里可能会出现问题。因此,我推荐大家不要执行这一步操作(如果不需要对YOLOv8做出改进,可以按照官方的指南进行操作)。

四.模型训练

第一、需要创建数据集的yanl文件

NWPU VHR-10 dataset/split_data

    train

            images

                    000001.jpg

                    000002.jpg

                    000003.jpg

                    ......

            labels 

                    000001.txt

                    000002.txt

                    000003.txt

                    ......

    val

            images

                    ......

            labels

                    ......

    test

            images

                    ......

            labels

                    ......

第二、下载YOLOv8的预训练权重文件(这一步也可以不需要)

链接地址

第三、添加自定义模块(这里如果不对YOLOv8进行改进可以直接看第五步)

比如这里我要在YOLOv8的基础上添加CBAM注意力模块,首先打开modules.py,在下方添加CBAM注意力模块的代码实现。

再打开task.py,在对应位置添加CBAM模块的声明

第四、根据自己设计的网络结构修改yaml文件

比如这里我将YOLOv8中部分的C2f模块替换为C3模块。

第五、开始训练

这里也是和YOLOv5有着较大的差别,在YOLOv8中train、val和test的参数设置都是依赖于default.yaml这个文件,因此在对参数设置进行修改前,建议先对该文件进行备份。

这里进行切换任务与模式。

这里需要注意,在YOLOv5中是同时包含--weights预训练权重文件和--cfg模型文件,预训练权重(.pt)是由官方提供,模型文件(.yaml)是自己修改的文件,并在训练中导入相同层的权重信息。而在YOLOv8中,只有--model这一个参数设置,且同时允许.pt文件与.yaml文件的接受处理。因此,这里的话,我建议用yaml文件,因为这样我们才能载入我们自己设计的网络结构(注:从目前的实验来看,只导入yaml文件也能进行迁移学习,载入预训练权重文件)。--data存放我们数据集的yaml文件。其他参数可以根据自己的需求自己设定(注:这里发现YOLOv8在训练时GPU的内存占用比YOLOv5的大许多,有bug。部分博主说可通过减少workers来缓解此类现象)。

# Train settings -------------------------------------------------------------------------------------------------------
model:  # path to model file, i.e. yolov8n.pt, yolov8n.yaml
data:  # path to data file, i.e. i.e. coco128.yaml
epochs: 100  # number of epochs to train for
patience: 50  # epochs to wait for no observable improvement for early stopping of training
batch: 16  # number of images per batch (-1 for AutoBatch)
imgsz: 640  # size of input images as integer or w,h
save: True  # save train checkpoints and predict results
cache: False  # True/ram, disk or False. Use cache for data loading
device:  # device to run on, i.e. cuda device=0 or device=0,1,2,3 or device=cpu
workers: 8  # number of worker threads for data loading (per RANK if DDP)
project:  # project name
name:  # experiment name
exist_ok: False  # whether to overwrite existing experiment
pretrained: False  # whether to use a pretrained model
optimizer: SGD  # optimizer to use, choices=['SGD', 'Adam', 'AdamW', 'RMSProp']
verbose: True  # whether to print verbose output
seed: 0  # random seed for reproducibility
deterministic: True  # whether to enable deterministic mode
single_cls: False  # train multi-class data as single-class
image_weights: False  # use weighted image selection for training
rect: False  # support rectangular training if mode='train', support rectangular evaluation if mode='val'
cos_lr: False  # use cosine learning rate scheduler
close_mosaic: 10  # disable mosaic augmentation for final 10 epochs
resume: False  # resume training from last checkpoint
min_memory: False  # minimize memory footprint loss function, choices=[False, True, <roll_out_thr>]

最后,运行train.py即可。

python train.py

五.模型验证与测试

模型的验证与测试步骤基本和训练一样,先修改验证/测试的设置,也是在default.yaml中,然后执行val.py和predict.py即可


本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_42182534/article/details/129040961
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