YOLOv8从入门到入土使用教程！（一）训练模型

本文主要是介绍YOLOv8从入门到入土使用教程！（一）训练模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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一、本文介绍

        本文将演示如何使用YOLOv8进行训练及预测！

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二、使用步骤

《YOLOv8暂时没论文》

        代码地址： https://github.com/ultralytics/ultralytics

 2.1 下载YOLOv8代码及预训练权重

        进入YOLOv8官网，点击Code下载v8代码，并在下方下载预训练权重。

 2.2 将下载的YOLOv8代码解压

        解压下载的YOLOv8代码，并将下载的预训练权重拷贝到解压的工程目录下，使用Pycharm（或VScode）打开，以下以Pycharm为例。

 2.3 创建train.py文件

        创建train.py（训练脚本）文件与所需要的data.yaml（数据集配置文件）文件。train.py中的内容来自YOLOv8官网并微调：火车 -Ultralytics YOLOv8 文档。data.py文件中的内容可以参考下文：

YOLO系列中的“data.yaml”详解！

from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':# Load a model# model = YOLO('yolov8n.yaml')  # build a new model from YAML# model = YOLO('yolov8n.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')  # build from YAML and transfer weights# Train the modelmodel.train(data='data.yaml', epochs=100, batch=1, imgsz=640, workers=0)

2.3 运行即可

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