一小时掌握YOLOv8从环境搭建到自定义数据集训练

在开始之前，请确保您的计算机已安装以下软件：Python、pip、virtualenv、Docker。若未安装，请先进行安装。
步骤一：安装YOLOv8环境
使用Docker可以快速搭建YOLOv8环境。首先，安装Docker：根据您的操作系统，访问Docker官方网站并按照指示进行安装。
接下来，运行以下命令以启动YOLOv8环境：

docker run -it --name yolo-dev tensorflow/tensorflow:latest-py3

步骤二：克隆YOLOv8代码仓库
进入YOLOv8环境，运行以下命令克隆代码仓库：

git clone https://github.com/yolov8/yolov8.git

步骤三：准备数据集
首先，创建数据集文件夹并进入该文件夹：

mkdir dataset
cd dataset

然后，根据您的实际需求准备数据集。例如，您可以从网上下载图片数据集或使用自己的摄像头拍摄图片。确保数据集格式为JPEG或PNG。
步骤四：数据预处理与标注
使用YOLOv8提供的脚本进行数据预处理与标注。运行以下命令：

python3 ../yolov8/utils/data.py preprocess --data_dir ./ --name your_dataset_name --obj your_object_name --image_size 640 320 --anchor_num 5 --anchor_size 32 --nms_topk 50 --conf_thres 0.5 --iou_thres 0.5 --classes 20 --eval_map ./data/coco2017/annotations/instances_val2017.json --save ./output/preprocessed_data/your_dataset_name/

步骤五：训练模型
运行以下命令进行模型训练：

python3 ../yolov8/models/yolo.py train --data_dir ./output/preprocessed_data/your_dataset_name/ --img_size 640 --batch_size 64 --epochs 100 --eval_step 10 --save ./output/checkpoints/your_dataset_name/ --name your_model_name --obj your_object_name --anchor_num 5 --anchor_size 32 --nms_topk 50 --conf_thres 0.5 --iou_thres 0.5 --classes 20 --eval_map ./data/coco2017/annotations/instances_val2017.json --pretrained False --learning_rate 0.001 --adam True --schedule 40,60,75,90,95,100,110,120,130,140,150,160,170,180,190,200,210,220,230,240,250,260,270,280,290,300 --decay True --step 270 --manual False

以上命令将在当前目录下生成一个名为“checkpoints”的文件夹，其中包含训练过程中保存的模型权重和配置文件。您可以在该文件夹中找到训练好的模型权重和配置文件。
步骤六：模型推理与评估
运行以下命令进行模型推理和评估：
```shell
python3 ../yolov8/models/yolo.py test —data_dir ./output/preprocessed_data/your_dataset_name/ —img_size 640 —batch_size 64 —anchor_num 5 —anchor_size 32 —nms_topk 50 —conf_thres 0.5 —iou_thres 0.5 —classes 20 —eval_map ./data/coco2017/annotations/instances_val2017.json —load ./output/checkpoints/your_dataset_name/best.pt —pretrained False —learning_rate 0.001 —adam True —schedule 40,60,75