YOLOv8 目标检测数据集训练教程
本资源文件提供了一个详细的教程，指导用户如何使用YOLOv8训练自己的目标检测数据集。教程涵盖了从数据集收集、标注、划分、配置训练环境、模型训练、评估到模型导出的全过程。
内容概述
- 收集数据集
- 使用开源已标记数据集
- 爬取网络图像
- 自己拍摄数据集
- 使用数据增强生成数据集
- 使用算法合成图像
- 标注数据集
- 确认标注格式
- 开始标注
- 划分数据集
- 使用脚本划分数据集
- 配置训练环境
- 获取代码
- 安装环境
- 训练模型
- 新建数据集yaml文件
- 预测模型
- 训练模型
- 评估模型
- 使用CLI和Python指令进行模型评估
- 导出模型
- 导出训练好的模型
使用说明
本教程适用于希望使用YOLOv8进行目标检测模型训练的用户。通过本教程，用户可以了解如何从头开始创建自定义数据集，并使用数据增强技术扩大数据规模。教程还提供了训练过程中的关键步骤和注意事项，帮助用户顺利完成模型训练。
注意事项
- 在收集数据集时，务必注意图像的版权信息。
- 标注数据集时，确保标注的准确性和一致性。
- 配置训练环境时，按照教程步骤进行操作，避免出现错误。
- 训练模型时，根据实际需求调整训练参数。
通过本教程，用户可以掌握使用YOLOv8进行目标检测模型训练的全过程，并能够根据实际需求进行模型的定制化训练。