YoloV8 物體模型訓練

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訓練強大且準確的目標偵測模型需要全面的資料集。本指南介紹了與 Ultralytics YOLO 模型相容的各種資料集格式，並深入了解其結構、用法以及如何在不同格式之間進行轉換。

支援的資料集格式Ultralytics YOLO 格式

Ultralytics YOLO 格式是一種資料集配置格式，可讓您定義資料集根目錄、訓練/驗證/測試影像目錄或包含影像路徑的 *.txt 檔案的相對路徑以及類別名稱。這是一個例子：

檔案 data.yaml

1. # Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
   
2. path: ../datasets/ai_test # dataset root dir
   
3. train: images/train  # train images (relative to 'path') 4 images
   
4. val: images/val  # val images (relative to 'path') 4 images
   
5. test:  # test images (optional)
   
6. 
   
7. # Classes (ai_test classes)
   
8. names:
   
9.   0: person
   
10.   1: bicycle
    
11.   2: car
    
12.   ...
    
13.   77: teddy bear
    
14.   78: hair drier
    
15.   79: toothbrush

複製代碼

此格式的標籤應匯出為 YOLO 格式，*.txt每個影像一個檔案。如果圖像中沒有對象，則不需要*.txt文件。該*.txt文件的格式應為每個物件一行class x_center y_center width height。框座標必須採用標準化 xywh格式（從 0 到 1）。如果您的方塊以像素為單位，則應將x_center和除以width影像寬度，並將y_center和height除以影像高度。類別編號應該從零開始索引（從 0 開始）。

上圖對應的標籤檔案包含 2 個人（class 0）和一個領帶（class 27）：

使用 Ultralytics YOLO 格式時，請組織您的訓練和驗證圖像和標籤，如下例所示。

用法

以下是如何使用這些格式來訓練模型：

1. import os
   
2. from ultralytics import YOLO
   
3. import multiprocessing
   
4. os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]  =  "TRUE"
   
5. 
   
6. if __name__ == '__main__':
   
7.   model = YOLO("yolov8n.pt")
   
8.   model.train(data="data.yaml",
   
9.   epochs=30,
   
10.   imgsz=640)

複製代碼

備註：要抓圖片模型座標，請參考這篇

Win 10下安裝labelImg標註工具及自訂labels

文章出處： NetYea 網頁設計

參考文章
https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/