yolov8

1.安装

训练 YOLOv8 模型以检测特定目标（如手机、话筒等）需要一系列步骤。以下是详细步骤，涵盖数据准备、环境配置、训练过程等。

步骤 1：准备训练数据

首先需要准备一个含有你要检测目标（手机、话筒等）的数据集。

1.1 收集图片

收集包含手机、话筒的图片数据，可以从公开数据集或自己拍摄的图片获取。
推荐的图片格式为 JPEG 或 PNG。

1.2 标注图片

使用标注工具（如 LabelImg）对每张图片进行标注。标注时需要为手机、话筒等物体画出边界框，并为其分配类别。
使用教程LabelImg 安装和使用
打开目录/images/train ,改变存放目录/labels/train

1.3 标注文件格式

YOLOv8 采用YOLO格式进行标注，标注结果会生成与图片文件同名的 .txt 文件，内容格式如下：

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

其中：

<class_id> 是物体的类别编号（从 0 开始）。
<x_center> 和 <y_center> 是物体中心的相对坐标（相对于图片宽度、高度，取值范围 0 到 1）。
<width> 和 <height> 是物体边界框的相对宽度和高度（相对于图片宽度、高度，取值范围 0 到 1）。

例如，标注一张图像中有手机（类别编号 0）的边界框：

0 0.5 0.5 0.2 0.4

步骤 2：设置数据集目录结构

确保你的数据集按照以下目录结构组织：

datasets/
  ├── images/
  │   ├── train/   # 训练集图片
  │   ├── val/     # 验证集图片
  ├── labels/
  │   ├── train/   # 训练集标注文件（与训练集图片同名）
  │   ├── val/     # 验证集标注文件（与验证集图片同名）

步骤 3：创建数据配置文件

接下来，需要创建一个 .yaml 配置文件，定义训练集、验证集路径和类别信息。

示例配置文件 `data.yaml`：

train: datasets/images/train  # 训练集图片路径
val: datasets/images/val      # 验证集图片路径

nc: 2  # 类别数量 (手机和话筒两个类别,与上面classes.txt训练标签一致)
names: ['cell phone', 'microphone']  # 类别名称

步骤 4：设置 YOLOv8 训练环境

4.1 安装依赖

方法1:

pip install ultralytics

方法2:

首先确保你已经安装了 Python 和 PIP，接下来安装 YOLOv8 所需的依赖。

# 克隆 Ultralytics YOLOv8 仓库
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

# 进入项目目录
cd ultralytics

# 安装依赖
pip install -e .

4.2 检查环境

确保你有 CUDA（如果使用 GPU 加速）或 CPU 环境可以运行。

# 检查是否安装成功
yolo

成功后，你应该能看到 YOLOv8 的命令行帮助信息。

步骤 5：开始训练 YOLOv8 模型

5.1 选择模型

YOLOv8 提供多种模型大小，如 yolov8n（nano 版，轻量级）到 yolov8x（extra-large，重量级）。可以根据硬件能力选择不同的模型。

5.2 执行训练

现在可以使用自定义数据集开始训练 YOLOv8 模型。以下是训练命令：

# 开始训练
yolo task=detect mode=train model=yolov8s.pt data=path/to/data.yaml epochs=100 imgsz=640

task=detect：表示执行目标检测任务。
mode=train：表示执行训练模式。
model=yolov8n.pt：指定使用的模型，可以选择 yolov8s.pt, yolov8m.pt 等。
data=path/to/data.yaml：指向你之前创建的数据配置文件 data.yaml。
epochs=100：设置训练轮数，通常 50-100 轮是一个合适的开始。
imgsz=640：输入图片大小，默认为 640，可以根据情况调整。

5.3 训练过程输出

训练过程会输出每个 epoch 的损失值和检测结果。你可以通过这些信息监控模型的性能。

步骤 6：验证与推理

训练完成后，可以使用训练好的模型进行推理或验证。

6.1 模型验证

验证模型性能，可以使用以下命令：

yolo task=detect mode=val model=path/to/best.pt data=path/to/data.yaml

这会使用你训练好的模型 best.pt 在验证集上进行评估，并输出 mAP（平均精度）等性能指标。

查看val_batch0_pred.jpg结果怎么样进行下面的步骤

6.2 推理检测

使用训练好的模型进行推理，可以使用以下命令：

# 在图片上进行推理
yolo task=detect mode=predict model=path/to/best.pt source=path/to/image.jpg

# 实时检测，使用摄像头
yolo task=detect mode=predict model=path/to/best.pt source=0

model=path/to/best.pt：训练好的模型路径。
source=path/to/image.jpg：指定待检测的图片路径。
source=0：使用系统摄像头进行实时检测。

步骤 7：导出模型

YOLOv8 支持导出模型到多种格式，方便部署到不同平台，如 TensorRT、ONNX、CoreML 等。

# 导出模型到 ONNX 格式
yolo task=detect mode=export model=path/to/best.pt format=onnx

步骤 8：预测

你可以使用新的图片来测试已导出的 ONNX 模型。具体步骤如下：

准备测试图片
将你要测试的图片放入一个文件夹，例如 new_images/，然后将图片路径作为输入进行预测。

运行预测命令
使用以下命令测试新图片，假设你把图片存放在 /Users/yangyongsheng/yolo8/new_images/ 目录下：

yolo predict task=detect model=/Users/yangyongsheng/yolo8/datasets/runs/detect/train8/weights/best.onnx imgsz=640 source=/Users/yangyongsheng/yolo8/new_images/

查看结果
YOLOv8 会将预测结果保存在 runs/predict/ 目录下，你可以在那里查看检测到的物体和相关的输出图像。

步骤 9：获取坐标

要获取 YOLOv8 预测结果中的标签名，你可以使用 results.names 属性来获取类别名称。标签通常与检测框关联，以下是如何从 Results 对象中提取和打印标签名的代码示例：

代码示例(可以用自己训练的ONNX或者pt忽略7和8步骤)

from ultralytics import YOLO
import cv2

# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8n.pt')  # 使用预训练的 YOLOv8 Nano 模型

# 读取图片
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# 进行预测
results = model(image)

# 处理每个结果
for result in results:
    # 提取检测框
    boxes = result.boxes
    names = result.names  # 获取标签名称
    if boxes is not None:
        for i, box in enumerate(boxes.xyxy):  # 遍历每个检测框
            # 打印 `box` 的内容来检查其结构
            print(f"Box {i}: {box}")

            if len(box) == 4:  # 确保 `box` 包含四个坐标
                x_min, y_min, x_max, y_max = box.tolist()
                cls = boxes.cls[i].item()  # 获取类别索引
                label = names[int(cls)]  # 获取类别名称
                confidence = boxes.conf[i].item()  # 获取置信度

                print(f"Label: {label}, Confidence: {confidence:.2f}")
                print(f"Bounding Box Coordinates: (x_min: {x_min}, y_min: {y_min}), (x_max: {x_max}, y_max: {y_max})")

                # 打印左上角的坐标
                print(f"Left Top Coordinates: (x: {x_min}, y: {y_min})")
            else:
                print(f"Unexpected box format: {box}")

解释

result.names: 这是一个字典，映射类别 ID 到标签名称。
cls = boxes.cls[i].item(): 从 Tensor 中提取类别 ID。
label = names[int(cls)]: 根据类别 ID 从 names 字典中获取标签名称。

验证输出

确保你的输出显示了正确的标签名称。如果 result.names 为空或没有标签，请检查模型是否正确加载，以及模型是否包含预期的类别标签。

总结

数据准备：收集和标注数据，整理成 YOLO 格式。
配置文件：创建数据配置文件，定义类别和数据路径。
安装依赖：安装 YOLOv8 及其依赖。
开始训练：通过训练命令训练模型。
验证和推理：使用训练好的模型进行验证或推理。
导出模型：导出模型到不同格式，便于部署。

通过以上步骤，你可以使用 YOLOv8 训练出适用于你特定需求的目标检测模型。

步骤 1：准备训练数据

1.1 收集图片

1.2 标注图片

1.3 标注文件格式

步骤 2：设置数据集目录结构

步骤 3：创建数据配置文件

示例配置文件 `data.yaml`：

步骤 4：设置 YOLOv8 训练环境

4.1 安装依赖

4.2 检查环境

步骤 5：开始训练 YOLOv8 模型

5.1 选择模型

5.2 执行训练

5.3 训练过程输出

步骤 6：验证与推理

6.1 模型验证

查看val_batch0_pred.jpg结果怎么样进行下面的步骤

6.2 推理检测

步骤 7：导出模型

步骤 8：预测

步骤 9：获取坐标

代码示例(可以用自己训练的ONNX或者pt忽略7和8步骤)

解释

验证输出

总结

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文章目录

yolov8

步骤 1：准备训练数据

1.1 收集图片

1.2 标注图片

1.3 标注文件格式

步骤 2：设置数据集目录结构

步骤 3：创建数据配置文件

示例配置文件 data.yaml：

步骤 4：设置 YOLOv8 训练环境

4.1 安装依赖

4.2 检查环境

步骤 5：开始训练 YOLOv8 模型

5.1 选择模型

5.2 执行训练

5.3 训练过程输出

步骤 6：验证与推理

6.1 模型验证

查看val_batch0_pred.jpg结果怎么样进行下面的步骤

6.2 推理检测

步骤 7：导出模型

步骤 8：预测

步骤 9：获取坐标

代码示例(可以用自己训练的ONNX或者pt忽略7和8步骤)

解释

验证输出

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示例配置文件 `data.yaml`：