Yolov8分类检测记录

1.先到github上下载,ultralytics源代码
2.pycharm新建一个项目
请添加图片描述
3.准备训练数据
请添加图片描述
数据的结构如下
请添加图片描述
不需要.yaml文件,代码会自动识别要分的类
4.创建一个训练文件

import torch
import random
import cv2
import numpy as np
import os
from ultralytics import YOLOdef TrainData():model = YOLO('D:\\Source\\SourceMe\\PythonProject\\TrainClassificationPill\\TrainClassificationPill\\yolov8x-cls.pt')results = model.train(data='D:\\Source\\SourceMe\\PythonProject\\TrainClassificationPill\\TrainClassificationPill\\Dataset', epochs=200,batch=4)sucess = model.export(format='onnx')print(results)def TestModelUltralytics():model = YOLO("加载训练的.pt文件")img=cv2.imread("要检测的图片")yolo_classes=list(model.names.values())classes_ids=[yolo_classes.index(clas) for clas in yolo_classes]conf= 0.2results=model.predict(img,conf=conf)passif __name__ == '__main__':TrainData()pass

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