小白也能看懂的 YOLOv8 训练环境配置及实例教程

YOLOv8 是一个非常强大的目标检测算法。尽管其背后涉及的技术非常复杂，但通过本文的介绍，即使是非专业的小白用户也能轻松上手。我们将从环境配置开始，逐步引导你完成 YOLOv8 的训练过程。
一、环境准备
首先，我们需要一个适合运行 YOLOv8 的环境。这里我们推荐使用 Windows 系统、conda 环境以及 PyCharm 编辑器。

1. 安装 Anaconda
   Anaconda 是一个流行的数据科学平台，包含了 Python 和常用库。访问 Anaconda 官网，下载并安装最新版本的 Anaconda。
2. 创建 Conda 环境
   打开 Anaconda Prompt，输入以下命令创建名为 ‘yolov8’ 的新环境：

   conda create --name yolov8 python=3.8

3. 激活 Conda 环境
   激活刚刚创建的 ‘yolov8’ 环境：

   conda activate yolov8

4. 安装 PyCharm
   访问 JetBrains 官网，下载并安装 PyCharm。打开 PyCharm，选择 ‘Get from Version Control’ 并设置 Git 仓库路径。接着，在项目设置中指定 Python 解释器为刚才创建的 ‘yolov8’ 环境。
   二、数据集准备
   为了训练 YOLOv8，我们需要准备标注好的数据集。数据集应包含图片和相应的标注文件。你可以自己收集或使用已有的数据集。确保数据集中的图片和标注文件有对应的路径和名称。
   三、YOLOv8 训练
   现在我们开始配置 YOLOv8 的训练过程。
5. 克隆 YOLOv8 项目
   使用以下命令克隆 YOLOv8 的 GitHub 项目：

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

6. 设置训练配置
   在项目根目录下创建一个名为 ‘config’ 的文件夹，并在此文件夹下创建一个名为 ‘yolov8.yaml’ 的配置文件。你可以根据自己的需求修改配置文件中的参数。以下是一个示例配置：

   # yolov8.yaml
   data: ./data  # 数据集路径
   train: ./data/train.txt  # 训练数据列表文件路径
   valid: ./data/valid.txt  # 验证数据列表文件路径
   names: ./data/names.txt  # 类别列表文件路径，每行一个类别名
   model: ./models/yolov8.pt  # 模型保存路径
   epochs: 100  # 训练轮数
   batch: 16  # 批处理大小
   img: 640  # 输入图片大小（宽）
   conf: 0.25  # 置信度阈值（用于非极大值抑制）
   iou: 0.5  # IoU 阈值（用于非极大值抑制）

7. 下载预训练权重（可选）
   你可以从官方网站或 GitHub 上下载预训练的 YOLOv8 权重，以加快训练过程。下载完成后，将权重文件保存到 ‘models’ 文件夹中。
8. 运行训练脚本
   在项目根目录下运行以下命令启动训练：
   ```shell
   python train.py —config ./config/yolov8.yaml —weights ./models/yolov8.pt —img 640 —batch 16 —epochs 100 —data ./data —voc —save-txt —name yolov8_voc_640px_100e_bs16 —no-progressbar —continue —serial-batches —num-workers 4 —fp16 —apex-amp —model yolov8_640px_100e_bs16_amp —syncbn —zero-wd —img-size 640 —eval-freq —multiprocessing-distributed —world-size 1 —rank 0 —fp16-all