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【小白教学】如何用YOLOv7训练自己的数据集 - 知乎
YOLOv7——训练自己的数据集 - 代码网 conda create --nameyolov7 python3.8 #the version of your python3 *** 这里需要注意如果 torch 和torchvion版本太高#xff0c;会导致GPU不可…YOLOV7 1. 安装和测试
【小白教学】如何用YOLOv7训练自己的数据集 - 知乎
YOLOv7——训练自己的数据集 - 代码网 conda create --nameyolov7 python3.8 #the version of your python3 *** 这里需要注意如果 torch 和torchvion版本太高会导致GPU不可用因为GPU drive版本太低。可以使用低版本的 pip install torch1.12.1 torchvision0.13.1 将/home/xumin/yolov7/utils/dataloaders.py修改
#sa, sb f{os.sep}images{os.sep}, f{os.sep}labels{os.sep} # /images/, /labels/ substrings
sa, sb f{os.sep}JPEGImages{os.sep}, f{os.sep}labels{os.sep} 其他和Yolov5一样数据准备配置等。。。 需要注意的是
1yolov7.yaml中的参数设置要yolov5s一致如果做对比实验
# parameters nc: 1 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple 2 hyp.scratch-low.yaml可以直接copy和使用yolov5的 (3) 如果与yolov5对比设置optimizer为SGD Train commands:
python train.py --img 640 --batch 4 --epoch 600 --data data/aphid_voc.yaml --cfg cfg/training/yolov7.yaml --weights weights/yolov7.pt --save_period 100 Test:
python test.py --img 640 --batch-size 1 --data data/aphid_voc.yaml --weights runs/train/yolov7/weights/best.pt test.py中的‘val’需要修改为‘test’参考Yolov5 YOLOV8 1. 安装测试 下载https://github.com/ultralytics/ultralytics
conda create --nameyolov8 python3.8 #the version of your python3 安装
pip install ultralytics 下载模型
YOLOv8(2023年8月版本)安装配置一条龙傻瓜式安装遇到问题评论区提问_yolov8下载-CSDN博客 测试
yolo predict modelyolov8n.pt sourceultralytics/assets/bus.jpg *** 这里需要注意如果 torch 和torchvion版本太高会导致GPU不可用因为GPU drive版本太低。可以使用低版本的 pip install torch1.12.1 torchvision0.13.1 2. 训练自己的模型
参考
YOLOv8(2023年8月版本)安装配置一条龙傻瓜式安装遇到问题评论区提问_yolov8下载-CSDN博客
YOLOv8训练自己的数据集(超详细)-CSDN博客
YOLOv8 保姆级教程训练自己的数据集-CSDN博客
YOLOv8实现缺陷目标检测附代码和数据集 - 知乎 将/home/xumin/yolov8/ultralytics/data/utils.py修改
#sa, sb f{os.sep}images{os.sep}, f{os.sep}labels{os.sep} # /images/, /labels/ substrings
sa, sb f{os.sep}JPEGImages{os.sep}, f{os.sep}labels{os.sep} 其他和Yolov5一样数据准备配置等。。。 1数据集新建datasets文件夹
/home/xumin/yolov8/ultralytics/datasets将数据集放置于该文件夹下需要注意的是需要将/home/xumin/yolov8/ultralytics/datasets/voc2011/labels 中的标注文件放置于/home/xumin/yolov8/ultralytics/datasets/voc2011/JPEGImages 文件夹下否则会出现
LOGGER.warning(fWARNING ⚠️ No labels found in {cache_path}
(2) 配置文件
/home/xumin/yolov8/ultralytics/cfg/datasets下新建aphid_voc.yaml直接复制yolov5的也可以
path: ../datasets/VOC
train: /home/xumin/yolov8/ultralytics/datasets/2011_train.txtval: /home/xumin/yolov8/ultralytics/datasets/2011_val.txttest: /home/xumin/yolov8/ultralytics/datasets/2011_test.txt# Classes
nc: 1 # number of classes
names: [aphid] # class names#names:
# 0: aphid /home/xumin/yolov8/ultralytics/cfg/models/v8中找到yolov8.yaml并修改
nc: 1 # number of classes 3修改ultralytics/cfg/default.yaml 可以设置为yolov5的如果做对比实验
YOLOv8 保姆级教程训练自己的数据集-CSDN博客 4安装wandb之后可以监控训练过程
pip install wandb Train commands:
yolo train data/home/xumin/yolov8/ultralytics/cfg/datasets/aphid_voc.yaml modelyolov8s.pt epochs600 imgsz640 batch4 workers8 optimizerSGD device0 Test commands:
#需要修改ultralytics/cfg/default.yaml中的 Val/Test settings - yolo val data/home/xumin/yolov8/ultralytics/cfg/datasets/aphid_voc.yaml model/home/xumin/runs/detect/yolov8/weights/best.pt epochs600 imgsz640 batch1 workers8 optimizerSGD device0 splittest
