YOLOv8 是目前目标检测领域中非常先进且高效的一个版本，它在继承 YOLO 系列简洁高效的基础上，进一步优化了模型结构和训练策略。本文将详细介绍如何使用 YOLOv8 训练自己的数据集，涵盖从数据准备到模型训练、验证和测试的完整流程。

 

一、环境搭建

在开始之前，确保你已经安装了 Python 和 PyTorch。YOLOv8 使用 PyTorch 框架开发，因此需要先安装 PyTorch。此外，还需要安装 ultralytics 库，这是 YOLOv8 的官方实现库。

bash

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pip install torch torchvision
pip install ultralytics

二、准备数据集

（一）数据标注

数据标注是目标检测任务的第一步。你需要使用工具（如 LabelImg）对图像中的目标进行标注，标注信息包括目标的类别和边界框。标注完成后，将标注信息保存为 .txt 文件，格式如下：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

这些值都是归一化的，范围在 [0, 1] 之间。

（二）数据集结构

将数据集组织成以下结构：

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datasets/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
└── labels/
    ├── train/
    └── val/

其中，images 文件夹存放训练和验证图像，labels 文件夹存放对应的标注文件。

（三）生成数据集配置文件

创建一个 .yaml 文件（如 mydata.yaml），内容如下：

yaml

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train: datasets/images/train
val: datasets/images/val

nc: <num_classes>
names: [<class_name1>, <class_name2>, ...]

• train 和 val 指定了训练集和验证集的路径。

• nc 是目标类别的数量。

• names 是目标类别的名称列表。

三、模型训练

（一）选择模型

YOLOv8 提供了多种预训练模型，如 yolov8n.pt、yolov8m.pt 等。你可以选择一个预训练模型进行微调，或者从头开始训练。

（二）训练命令

使用以下命令开始训练：

bash

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yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=mydata.yaml epochs=100 batch=16

• task=detect 指定任务类型为目标检测。

• model=yolov8n.pt 指定预训练模型。

• data=mydata.yaml 指定数据集配置文件。

• epochs=100 指定训练轮数。

• batch=16 指定每批次的图像数量。

（三）训练过程

训练过程中，YOLOv8 会不断调整网络权重以最小化损失函数。你可以通过观察训练日志来监控模型的性能。

四、模型验证与测试

（一）验证模型

使用以下命令在验证集上评估模型性能：

bash

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yolo task=detect mode=val model=runs/detect/train/weights/best.pt data=mydata.yaml

（二）测试模型

使用以下命令在测试图像上进行预测：

bash

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yolo task=detect mode=predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source=datasets/images/val

五、模型优化

（一）调整超参数

你可以通过修改训练命令中的参数（如学习率、批量大小等）来优化模型性能。

（二）数据增强

YOLOv8 支持多种数据增强策略，如随机裁剪、翻转等。这些策略可以帮助模型更好地学习目标的特征，提高泛化能力。

（三）模型压缩

为了在资源有限的设备上部署模型，可以使用模型压缩技术。例如，通过剪枝移除冗余的权重，或者通过量化将浮点数参数转换为低比特表示。

六、总结

通过本文，你已经掌握了如何使用 YOLOv8 训练自己的目标检测数据集。从数据准备到模型训练、验证和测试，每一步都详细解析，帮助你快速上手。YOLOv8 的高效性和灵活性使其成为目标检测任务中的强大工具。希望本文能为你的计算机视觉项目提供有价值的参考。