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yolov8训练自己的数据集

太卷了!!!! 太卷了!!!!太卷了!!!!!太卷了!!!!!太卷了!!!!!太卷了!

真的快要卷秃噜皮了!!!!学习的速度跟不上别人更新的速度。。。。太难了!!!!!!

之前写了一篇yolov8s的网络结构图:

yolov8s网络模型结构图_Mrs.Q粉红猫的博客-CSDN博客yolov8真的来了!U神出品的yolov8,虽然还没正式公布,但是已经放出代码了。代码有着很强烈的yolov5风格。学的速度还跟不上别人更新的速度,咋玩呀!先看看yolov8seg、det的炼丹。再看看map::都快卷秃噜皮了。yolov8s已经达到了0.6ms了。先看看ONNX图:这个是带NMS的。1、yolov8是无锚框了。2、增加了C2F结构。https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/128577291

yolov8的github:

https://github.com/ultralytics/ultralytics

yolov8的权重:

https://github.com/ultralytics/assets/releases

yolov8的文档:

https://v8docs.ultralytics.com/

第一步下载源码:(这个分windows和linux)这个whl后面会有链接

windows下的安装whl之后的源码都是anconda的lib里面:

但是在linux下面就不一样:在自己的文件夹下:

数据集格式:

数据集的格式直接参考v5的格式:

新建一个mydata.yaml文件:修改为如下所示:

超参数进行修改:(yolo/configs/default.yaml) 可以直接在这里面修改,也可以命令行修改

训练:

yolo task=detect mode=train model=weights/yolov8s.pt data=yolo/data/datasets/mydata.yaml batch=60 epochs=2000 imgsz=1280

训练结果:我是训练了2次;第一次map50=0.915 第二次0.911

总体来说比yolov5s的0.905高一点的:

参数量进行对比:V8s的参数量明显是比v5s大的

yolov5:


本文转载自: https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/128578025
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