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YOLOv8 出来一段时间了，继承了分类、检测、分割，本文主要实现自定义的数据集，使用 YOLOV8 进行检测模型的训练和使用

YOLOv8 此次将所有的配置参数全部解耦到配置文件 default.yaml，不再类似于 YOLOv5，一部分在配置文件，一部分在 train.py 中

1. 运行环境

windows11 和 Ubuntu20.04（建议使用 Linux 系统）

首先切换到自己建立的虚拟环境安装 pytorch

torch              1.12.0+cu116（根据自身设备而定）
torchvision        0.13.0+cu116（根据自身设备而定）

安装完成后，使用 git 命令将源码克隆下来

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

参照官网，直接使用以下语句即可导入项目所需要的库

pip install ultralytics

根据官方的解释，pip 的 ultralytics 库包含了 requirements.txt中的所有库

2. 自定义数据集

我自己准备了一批 熊猫、老虎的图片作为实验数据集，文件夹命名为 data （文件路径：/home/mango/ultralytics/data），对数据集进行划分后的文件夹整体目录结构如下

images 下包含 train、val 文件夹，这两个文件夹下包含此次需要的 图片信息
labels 下包含 train、val 文件夹，这两个文件夹下包含此次需要的 对应图片的标注信息
test_images 下包含的是提供测试的数据集

ps：数据集形式共有3种，可根据自己实际情况采用

1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]

3. 模型训练（四种方式）

首先在 data 文件夹下新建一个数据加载配置文件 animal.yaml

train: /home/mango/ultralytics/data//images/train
val: /home/mango/ultralytics/data/images/val
# number of classes
nc: 2
# class names
names: ['panda', 'tiger']

接下来就可以准备开始训练了
打开终端，进入虚拟环境，进入yolov8的文件夹，
考虑到命令行模式下下载模型可能有点慢，所以先在官方仓库下载好模型，并放入新建的 weights （文件路径：/home/mango/ultralytics/weights）目录下

YOLOv8模型仓库

(1) 第一种方式（参数重写）

参数很多，建议查看 官网文档

下面是yolov8官方给定的命令行训练/预测/验证/导出方式：

yolo task=detect    mode=train    model=yolov8n.pt        args...classify       predict        yolov8n-cls.yaml  args...segment        val            yolov8n-seg.yaml  args...export         yolov8n.pt        format=onnx  args...

最后输入以下命令即可开始训练（参数很多可以修改，建议查看官网文档，或者查看/home/mango/ultralytics/ultralytics/yolo/cfg下的 default.yaml 文件）

yolo task=detect mode=train model=weights/yolov8n.pt data=data/animal.yaml batch=16 epochs=50 imgsz=640 workers=16 device=0

可以看到已经成功开始训练，运行生成的权重、混淆矩阵等信息存在于/home/mango/ultralytics/runs 下面

(2) 第二种方式（重写配置文件）

可以新建一个配置文件，例如：demo.yaml，参数配置内容从 /home/mango/ultralytics/ultralytics/yolo/cfg/default.yaml 复制即可

或者使用命令行

yolo copy-cfg

它会自动生成一个 default_copy.yaml (目录地址：/home/mango/ultralytics/default_copy.yaml)

截取的部分参数信息如下：

# Ultralytics YOLO 🚀, GPL-3.0 license
# Default training settings and hyperparameters for medium-augmentation COCO trainingtask: detect  # inference task, i.e. detect, segment, classify
mode: train  # YOLO mode, i.e. train, val, predict, export# Train settings -------------------------------------------------------------------------------------------------------
model:  # path to model file, i.e. yolov8n.pt, yolov8n.yaml
data:  # path to data file, i.e. coco128.yaml
epochs: 100  # number of epochs to train for
patience: 50  # epochs to wait for no observable improvement for early stopping of training
batch: 16  # number of images per batch (-1 for AutoBatch)
imgsz: 640  # size of input images as integer or w,h
save: True  # save train checkpoints and predict results
save_period: -1 # Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1)
cache: False  # True/ram, disk or False. Use cache for data loading
device:  # device to run on, i.e. cuda device=0 or device=0,1,2,3 or device=cpu
workers: 8  # number of worker threads for data loading (per RANK if DDP)
project:  # project name
name:  # experiment name
...
...

根据自身需求，修改相应参数，例如：修改 model、data、epochs、batch

model: weights/yolov8n.pt # path to model file, i.e. yolov8n.pt, yolov8n.yaml
data: data/animal.yaml # path to data file, i.e. coco128.yaml
epochs: 20  # number of epochs to train for
batch: 8  # number of images per batch (-1 for AutoBatch)

然后在终端输入下列代码行命令即可开始训练

yolo cfg=default_copy.yaml

ps: 还可以使用 yolo cfg=default_copy.yaml imgsz=320 batch=8 的方式修改 imgz、batch 等参数信息

可以看到也已经成功开始训练，运行生成的权重、混淆矩阵等信息存在于/home/mango/ultralytics/runs 下面

(3) 第三种方式（python命令）

在 Python 环境中直接使用

from ultralytics import YOLO# 加载模型
# model = YOLO("yolov8n.yaml")  # 从头开始构建新模型
model = YOLO("weights/yolov8n.pt")  # 加载预训练模型（推荐用于训练）# Use the model
results = model.train(data="data/animal.yaml", epochs=20, batch=8)  # 训练模型

或者创建一个 demo.py, 将上述代码拷贝到 demo.py，然后调用 python demo.py 即可

可以看到也已经成功开始训练，运行生成的权重、混淆矩阵等信息存在于/home/mango/ultralytics/runs 下面

(4) 第四种方式（python文件调用）

进入 /home/mango/ultralytics/ultralytics/yolo 目录下，复制 animal.yaml、yolov8n.pt 到 /home/mango/ultralytics/ultralytics/yolo/v8/detect 目录，
修改 /home/mango/ultralytics/ultralytics/yolo/cfg/default.yaml 的 model、data 路径及其他参数信息

# Ultralytics YOLO 🚀, GPL-3.0 license
# Default training settings and hyperparameters for medium-augmentation COCO trainingtask: detect  # inference task, i.e. detect, segment, classify
mode: train  # YOLO mode, i.e. train, val, predict, export# Train settings -------------------------------------------------------------------------------------------------------
model: yolov8n.pt # path to model file, i.e. yolov8n.pt, yolov8n.yaml
data: animal.yaml # path to data file, i.e. coco128.yaml
epochs: 100  # number of epochs to train for
patience: 50  # epochs to wait for no observable improvement for early stopping of training
batch: 16  # number of images per batch (-1 for AutoBatch)
imgsz: 640  # size of input images as integer or w,h
save: True  # save train checkpoints and predict results
save_period: -1 # Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1)
cache: False  # True/ram, disk or False. Use cache for data loading
device:  # device to run on, i.e. cuda device=0 or device=0,1,2,3 or device=cpu
workers: 8  # number of worker threads for data loading (per RANK if DDP)

运行 train.py

可以看到也已经成功开始训练，运行生成的权重、混淆矩阵等信息存在于/home/mango/ultralytics/yolo/v8/detect/runs 下面

4. 模型预测

可修改的参数很多，建议查看 官网文档

和模型训练一样，预测同样可以采用不同的方式去实现，这里展示其中一种方法，主要目前还是看看模型效果
将训练得到的 best.pt 复制到 /home/mango/ultralytics/weights 下，执行如下指令

yolo detect predict model=weights/best.pt source=data/test_images save=True

结果如下：

最后一张图没有检测好，估计是跟我训练数据集数量有关系（总共40+张），还有一个就是训练轮次（50轮，花了不到2分钟时间😂）

👍 但总体来说，效果还是可以的，速度精度都不低 🔥

5. 最后

🚀 接下来准备试试 onnx、和 TensorRT 的部署 ❗️