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        13397158231   jevian_ma@worldflying.cn

      yolo v8安裝訓練與驗證方法概述

      2024-03-23 22:05:59

      YOLOv8 是來自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的對象檢測模型系列,提供最先進的性能。 利用以前的 YOLO 版本,YOLOv8 模型更快、更準確,同時為訓練模型提供統一框架,以執行物體檢測、實例分割、圖像分類等。

      YOLOv8官網地址:傳送門

      一、安裝

      1.安裝python,需要安裝python3.10以上版本。

      2.運行pip install ultralytics

      3.卸載由于第二步直接安裝的組件pip3 uninstall torch torchvision torchaudio,如果沒有顯卡,或是就想用cpu訓練,可以跳過第三步與第四步

      4.根據自己顯卡的版本安裝對應的pytorch

      由于提示運行下圖內容,因此執行

      pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

      0.png

      二、訓練

      先去下載labelimg用于給圖片打標簽,下載地址:傳送門

      通過圖形化的labelimg這個工具給圖片打標簽。

      00.png

      其中,一個成熟的圖片數據集至少要1萬張圖片,常規需要100萬張才能訓練出一個模型,因此給圖片打標簽是訓練AI中工作量最大的工作。

      創建一個文件夾,目錄結構如下圖:

      000.JPG

      train與valid的文件夾結構均為

      0000.JPG

      其中labels就是通過labalimgs工具生成的打標數據。

      data.yaml的內容如下:

      train: train/images
      val: valid/images
      
      nc: 1
      names: ['smoke']

      分別指的是訓練集和驗證集,正式訓練,運行如下命令

      yolo train model=yolov8n.yaml data='D:\smoke\data.yaml' epochs=100 device=0

      其中,epochs是指訓練多少次,device=0是說使用顯卡(能大大提升訓練速度)。

      根據實測一個1.5萬圖片的模型,I7 4790 cpu訓練一次要10小時,I9-13900k cpu訓練一次要40分鐘,而RTX4090的顯卡訓練一次只需要2分鐘。

      訓練完成后,yolo會自動保留最好的訓練結果,保存路徑為runs\detect\train\weights\best.pt

      三、測試

      運行如下命令

      yolo predict model=runs\detect\train\weights\best.pt source=D:\smoke\train\images\H_00982_png.rf.cd83cf9394fc63ee2d179a9d14cfcb8b.jpg

      生成的結果會出現在runs\detect\predict中。


      文章作者:沃航科技

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