零基础手把手教你用Windows系统训练YOLOv8模型

作者:很菜不狗2024.01.17 10:33浏览量:42

简介:本文将带你从零开始,一步步在Windows系统上训练自己的YOLOv8模型,让你轻松掌握目标检测技术的实际应用。不需要复杂的编程经验,只需要按照步骤操作,即可实现模型训练。

一、准备工作
在开始之前,你需要确保你的Windows系统上已经安装了以下软件:

  1. Python 3.7或更高版本:用于编写和运行代码。
  2. Anaconda:一个流行的Python发行版,包含了许多科学计算所需的库。
  3. OpenCV:用于图像处理和计算机视觉任务。
  4. Darknet:YOLO的开源实现,用于目标检测。
  5. YOLOv8的预训练模型:你可以从GitHub或其他源下载预训练的模型。
    二、安装依赖库
    打开Anaconda Prompt,输入以下命令来安装必要的库:
    1. conda install opencv numpy
    2. pip install torch torchvision
    三、配置Darknet
  6. 解压Darknet压缩包,将其放到合适的位置。
  7. 配置环境变量:将Darknet的路径添加到系统环境变量中。这样你就可以在任何位置运行Darknet了。
  8. 配置YOLOv8模型文件:将下载的YOLOv8模型文件放到Darknet的models文件夹中。
    四、数据集准备
  9. 收集数据:你需要收集一个包含你想要检测的目标物体的数据集。数据集应该包含多个不同角度、不同光照条件下的目标物体图像。
  10. 数据标注:使用图像标注工具将数据集中的每个目标物体标注出来。标注文件通常是一个与图像文件同名的文本文件,其中包含了每个目标物体的边界框坐标和类别信息。
  11. 数据集划分:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常,训练集用于训练模型,验证集用于调整超参数和选择最佳模型,测试集用于评估模型的性能。
    五、模型训练
  12. 创建训练清单文件:在Darknet的config文件夹中创建一个新的文本文件,命名为[Your Dataset Name].data,并按照以下格式填写:
    1. [train]
    2. images = [train images path]/*.jpg
    3. objects = [train annotations path]/*.txt
    4. coco = 0
  13. 配置训练清单文件:根据你的需求,修改[Your Dataset Name].data文件中的其他参数,例如类别数量、学习率等。
  14. 运行训练命令:在终端中运行以下命令来开始训练模型:
    1. darknet-train /path/to/yolov8.cfg /path/to/yolov8_backup.weights /path/to/[Your Dataset Name].data 4
    其中,/path/to/yolov8.cfg是你的YOLOv8配置文件的路径,/path/to/yolov8_backup.weights是你的预训练模型的路径(可选),/path/to/[Your Dataset Name].data是你的训练清单文件的路径,最后的数字4表示使用4个GPU进行训练(如果你的系统有更多的GPU,可以相应地增加这个数字)。
  15. 监控训练过程:训练过程中,你可以使用Darknet的内置工具来监控模型的训练进度和性能。你可以运行以下命令来查看训练过程中的准确率、损失等信息:
    ```bash
    darknet-demo /path/to/yolov8_backup.weights /path/to/[Your Dataset Name].data [Your Dataset Name]/*.jpg -i 0 -c 0 -m 0 -w [Your Image Width] -h [Your Image Height] -k [Your Confidence Threshold] -t [Your NMS Threshold] -f [Your First Layer Filter Size] -p [Your Pose Estimation Threshold] -n [Your Number of People to Track] -g [Your GPU ID] -b [Your Batch Size] -e [Your Epochs to Train] -r [Your Learning Rate] -s [Your Step Size] -d [Your Dropout Rate] -u [Your Upsample Rate] -z [Your Zoom Out Rate] —width=[Your Image Width] —height=[Your Image Height] —show —no-show —no-save —cpu —batch=1 —nms=0.45 —iou=0.5 —max-boxes=100 —conf-thres=0.5 —data-thres=0.5 —classes=[Your Classes File Path] —eval
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