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- SCB-Dataset3-S 数据
- 训练yaml文件
- YOLOv8 训练SCB-Dataset3-S
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PyTorch / 2.0.0 / 3.8(ubuntu20.04) / 11.8
SCB-Dataset3-S 数据
这里使用YOLOv8 训练自定义数据集（SCB-Dataset3）
备注：关于SCB-Dataset3我会公开在github中：
https://github.com/Whiffe/SCB-dataset
在平台中上传数据，通过阿里云盘的方式上传
unzip 5k_HRW_yolo_Dataset.zip
unzip 0.355k_university_yolo_Dataset.zip
unzip 0.71k_university_yolo_Dataset.zip
训练yaml文件
将下面的文件放到：ultralytics/ultralytics/datasets/
5k_HRW_yolo_Dataset.yaml
train: /root/autodl-tmp/5k_HRW_yolo_Dataset/images/train
val: /root/autodl-tmp/5k_HRW_yolo_Dataset/images/val# number of classes
nc: 3# class names
names: [ 'hand-raising','reading','writing']YOLOv8 训练SCB-Dataset3-S
model=yolov8x.yaml
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data="./ultralytics/datasets/5k_HRW_yolo_Dataset.yaml" batch=8
相关参数
下面内容来自：YOLOV8最强操作教程.
https://blog.csdn.net/qq_37706472/article/details/128679699
model
pt模型路径或者yaml模型配置文件路径。这次的v8稍有不同，这个model参数可以是pt也可以是yaml。
pt
相当于使用预训练权重进行训练，比如选择为yolov8n.pt，就是训练一个yolov8n模型，并且训练前导入这个pt的权重。
yaml
相当于直接初始化一个模型进行训练，比如选择为yolov8n.yaml，就是训练一个yolov8n模型，权重是随机初始化。
data
数据配置文件的路径，也就是第三点中的data.yaml。
epochs
训练次数。
patience
在精度持续一定epochs没有提升时，过早停止训练。也就是早停机制。
batch
batch size大小。
imgsz
输入图像大小。
save
是否保存模型。
cache
是否采用ram进行数据载入，设置True会加快训练速度，但是这个参数非常吃内存，一般服务器才会设置。
device
所选择的设备训练。
workers
载入数据的线程数。windows一般为4，服务器可以大点，windows上这个参数可能会导致线程报错，发现有关线程报错，可以尝试减少这个参数，这个参数默认为8，大部分都是需要减少的。
project
project name.一个保存文件夹的名字，一般不用改动。
name
训练保存的文件夹名字。
exist_ok
是否覆盖现有的保存文件夹。
pretrained
是否使用预训练模型，这个参数我并没有使用，因为在model参数中我直接设置pt模型路径。
optimizer
优化器选择。直接SGD、Adam、AdamW、RMSProp。
verbose
是否打印详细输出。
seed
随机种子。
deterministic
设置为True，保证实验的可复现性。
single_cls
如果你的数据集是多类别，这个参数设置为True的话，其会当做一个类别来进行训练，相当于只负责识别目标，不负责识别类别。
image_weights
使用加权图像选择进行训练。
rect
是否采用矩形训练。这个参数不好解释，想了解的同学可以自行百度。
cos_lr
是否采用cor lr调度器。
close_mosaic
默认值为10，意思就是在最后10个epochs关闭马赛克数据增强，其思想来源于YOLOX。
resume
是否继续上一次没完成的训练。
