从零到一：使用YOLOv8训练自定义目标检测模型

引言

随着计算机视觉技术的飞速发展，目标检测已成为众多应用场景中的核心技术之一。YOLO（You Only Look Once）系列以其快速且准确的特点，在目标检测领域占据了一席之地。YOLOv8作为该系列的最新版本，进一步优化了速度和精度。本文将引导您完成使用YOLOv8训练自定义目标检测模型的完整流程。

一、收集数据集

1.1 确定需求

首先，明确您的目标检测任务需求，比如检测的对象类别（如行人、车辆、动物等）和应用场景（如交通监控、安防系统等）。

1.2 数据来源

• 公开数据集：如PASCAL VOC、COCO等，这些数据集包含大量已标注的图片，但可能不完全符合您的特定需求。
• 自定义收集：使用网络爬虫、摄像头拍摄或购买专业数据服务等方式获取。

1.3 数据清洗

检查数据集的完整性，移除模糊、重复或无关的图片。

二、标注数据集

2.1 选择标注工具

使用如LabelImg、VGG Image Annotator (VIA)、RectLabel等开源工具进行图像标注。

2.2 标注过程

• 打开标注工具，加载图片。
• 使用矩形框标注目标对象，并为其分配正确的类别标签。
• 保存标注信息，通常保存为XML、JSON或CSV格式。

2.3 标注质量控制

检查标注的准确性，确保每个目标都被准确、完整地标注。

三、划分数据集

3.1 划分比例

通常将数据集划分为训练集（70%）、验证集（20%）和测试集（10%）。

3.2 数据格式转换

YOLOv8通常使用YOLO格式的标注文件（通常是.txt文件），需要将XML或JSON标注转换为YOLO格式。

3.3 数据集目录结构

创建如下目录结构：

├── data
│   ├── images
│   │   ├── train
│   │   ├── val
│   │   └── test
│   └── labels
│       ├── train
│       ├── val
│       └── test

四、配置训练环境

4.1 安装YOLOv8

可以从GitHub克隆YOLOv8的官方仓库，并根据README文件进行安装。

4.2 配置训练参数

编辑配置文件（如yolov8s.yaml），设置网络结构、训练轮次、学习率、优化器等参数。

4.3 准备数据配置文件

创建一个data.yaml文件，指定数据集路径、类别名称等信息。

五、训练模型

5.1 执行训练命令

使用YOLOv8提供的训练脚本，指定配置文件和数据配置文件开始训练。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --cfg yolov8s.yaml --weights yolov8s.pt --name yolov8s_custom

5.2 监控训练过程

观察训练日志，注意损失函数的变化情况，评估模型的学习效果。

六、评估模型

6.1 验证集评估

使用验证集评估模型的性能，计算准确率、召回率、mAP等指标。

6.2 测试集评估

进一步在测试集上评估模型，确保模型具有良好的泛化能力。

七、模型部署与应用

7.1 导出模型

将训练好的模型导出为适合部署的格式，如ONNX、TensorRT等。

7.2 部署到实际应用

将模型集成到应用程序中，如视频监控、自动驾驶等。

八、总结

通过本文，您应该能够掌握使用YOLOv8训练自定义目标检测模型的全过程。