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YOLOv8自定义数据集训练到模型部署推理

OpenCV学堂 2023-03-22 22:43
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引言

YOLOv8已经发布，文本是第一篇全面测试从训练到部署的文章，详细介绍每个细节。

YOLOv8安装

YOLOv8代码库地址：

https://github.com/ultralytics/ultralytics
如果你想修改或者查看源码或者开发YOLOv8，可以下载源码库：
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics
如果你只是想使用而不是开发，强烈推荐通过pip安装方式获取YOLOv8包！YOLOv8安装命令行
pip install ultralytics
测试查询版本号
import ultralyticsultralytics.checks()

运行截图如下：


YOLOv8系列模型速度、精度、参数统计表


01

推理测试

使用命令行

yolo predict model=yolov8n.pt source=zidane.jpg

运行截图如下：

注意：D:\python\my_yolov8_train_demo为作者自建目录。
第一次运行会自动下载yolov8n.pt模型到该目录下。

02

导出ONNX格式

使用命令行

yolo mode=export model=yolov8n.pt format=onnx opset=11

运行截图如下：

自定义数据集训练

01

数据集制作与格式

这个跟YOLOv5完全一致，请参考我之前的文章

YOLOv5新版本6.x 自定义对象检测-从训练到部署


推荐学习视频课程：

https://ke.qq.com/course/5829598

记住一定要在

D:\python\my_yolov8_train_demo
目录下先创建一个datasets文件夹然后再把之前YOLOv5的自定义数据集给copy到
D:\python\my_yolov8_train_demo\datasets

这个目录下就可以用了


训练执行命令行：

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt epochs=3 batch=1 data=datasets/dm_training/dataset.yaml

就可以直接开启训练了，截图如下：





问题与解析

1. OSError: [WinError 1455] 页面文件太小

执行命令行：
python -m pip install pefile
下载此文件：
https://gist.github.com/cobryan05/7d1fe28dd370e110a372c4d268dcb2e5
保存为fixNvPe.py， 运行命令行：
python fixNvPe.py --input C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Lib\site-packages\torch\lib\*.dll
即可解决。
2.从PyCharm IDE运行嵌入死循环
从命令行运行才是正确选择
3.导出的ONNX格式模型无法加载
加上参数opset=11， 必须的！

总结

YOLOv8的数据集制作完全跟YOLOv5一致，模型部署推理跟YOLOv5及其相似，如果熟悉掌握YOLOv5的训练与部署，看到此文就可以自动会了YOLOv8的训练与推理了。


学习YOLOv5最新版从训练到部署(C++,Python)
扫描下面的视频教程


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