YOLOV8制作训练数据集，使用数据集进行训练模型，使用训练模型权重验证数据集（以数据集coco128为例）_yolov8使用自己权重训练,如何造作

Yolo系列的数据集格式一般是jpg或者是png格式，标签是txt文件

本次数据集制作以coco128为例，制作自己的小型数据集，作为训练学习使用

coco128数据集大家自行下载，或者自己手里的数据集都可以使用，仅作为示例为大家展示，对于自己的数据集修改相应示例中的名称即可

第一:初始数据集

      在yolo系列的根目录下创建Dataset文件夹，在Dataset文件夹中放入coco128数据集，在coco128文件夹下创建image文件夹将数据集的图片和标签文件全部放入image中

将数据集的图片和标签文件全部放入image中

第二：数据集分割

在dataset文件夹下创建process.py文件，用来将image中的图片和标签进行分割，process.py代码如下：（ps：process.py一定放在dataset文件夹下，不要放在image里）

import os
import random
import shutil
 
def split_dataset(data_dir,train_val_test_dir, train_ratio, val_ratio, test_ratio):
    # 创建目标文件夹
    train_dir = os.path.join(train_val_test_dir, 'train')
    val_dir = os.path.join(train_val_test_dir, 'val')
    test_dir = os.path.join(train_val_test_dir, 'test')
    os.makedirs(train_dir, exist_ok=True)
    os.makedirs(val_dir, exist_ok=True)
    os.makedirs(test_dir, exist_ok=True)
 
    # 获取数据集中的所有文件
    files = os.listdir(data_dir)
 
    # 过滤掉非图片文件
    image_files = [f for f in files if f.endswith('.jpg') or f.endswith('.png')]
    # 随机打乱文件列表
    random.shuffle(image_files)
 
    # 计算切分数据集的索引
    num_files = len(image_files)
    num_train = int(num_files * train_ratio)
    num_val = int(num_files * val_ratio)
    num_test = num_files - num_train - num_val
 
    # 分离训练集
    train_files = image_files[:num_train]
    for file in train_files:
        src_image_path = os.path.join(data_dir, file)
        src_label_path = os.path.join(data_dir, file.replace('.jpg', '.txt').replace('.png', '.txt'))
        dst_image_path = os.path.join(train_dir, file)
        dst_label_path = os.path.join(train_dir, file.replace('.jpg', '.txt').replace('.png', '.txt'))
        shutil.copy(src_image_path, dst_image_path)
        shutil.copy(src_label_path, dst_label_path)
 
    # 分离验证集
    val_files = image_files[num_train:num_train+num_val]
    for file in val_files:
        src_image_path = os.path.join(data_dir, file)
        src_label_path = os.path.join(data_dir, file.replace('.jpg', '.txt').replace('.png', '.txt'))
        dst_image_path = os.path.join(val_dir, file)
        dst_label_path = os.path.join(val_dir, file.replace('.jpg', '.txt').replace('.png', '.txt'))
        shutil.copy(src_image_path, dst_image_path)
        shutil.copy(src_label_path, dst_label_path)
 
    # 分离测试集
    test_files = image_files[num_train+num_val:]
    for file in test_files:
        src_image_path = os.path.join(data_dir, file)
        src_label_path = os.path.join(data_dir, file.replace('.jpg', '.txt').replace('.png', '.txt'))
        dst_image_path = os.path.join(test_dir, file)
        dst_label_path = os.path.join(test_dir, file.replace('.jpg', '.txt').replace('.png', '.txt'))
        shutil.copy(src_image_path, dst_image_path)
        shutil.copy(src_label_path, dst_label_path)
 
    print("数据集分离完成！")
    print(f"训练集数量：{len(train_files)}")
    print(f"验证集数量：{len(val_files)}")
    print(f"测试集数量：{len(test_files)}")
 
def move_files(data_dir):
    # 创建目标文件夹
    images_dir = os.path.join(data_dir, 'images')
    labels_dir = os.path.join(data_dir, 'labels')
    os.makedirs(images_dir, exist_ok=True)
    os.makedirs(labels_dir, exist_ok=True)
 
    # 获取数据集中的所有文件
    files = os.listdir(data_dir)
 
    # 移动PNG文件到images文件夹
    png_files = [f for f in files if f.endswith('.png')]
    for file in png_files:
        src_path = os.path.join(data_dir, file)
        dst_path = os.path.join(images_dir, file)
        shutil.move(src_path, dst_path)
 
    # 移动TXT文件到labels文件夹
    txt_files = [f for f in files if f.endswith('.txt')]
    for file in txt_files:
        src_path = os.path.join(data_dir, file)
        dst_path = os.path.join(labels_dir, file)
        shutil.move(src_path, dst_path)
 
    print(f"{data_dir}文件移动完成！")
    print(f"总共移动了 {len(png_files)} 个PNG文件到images文件夹")
    print(f"总共移动了 {len(txt_files)} 个TXT文件到labels文件夹")
 
 
# 设置数据集路径和切分比例
data_dir = './coco128/images'      # 图片和标签路径
train_val_test_dir= './coco128'    # 目标文件夹
train_ratio = 0.7               # 训练集比例
val_ratio = 0.2                 # 验证集比例
test_ratio = 0.1                # 测试集比例
 
# 调用函数分离数据集
split_dataset(data_dir, train_val_test_dir,train_ratio, val_ratio, test_ratio)
# 调用函数移动文件
move_files(os.path.join(train_val_test_dir, 'train'))
move_files(os.path.join(train_val_test_dir, 'val'))
move_files(os.path.join(train_val_test_dir, 'test'))
 

在代码中需要将几个部分按照自己数据路径进行相应的修改：

# 设置数据集路径和切分比例
data_dir = './coco128/images'      # 图片和标签路径
train_val_test_dir= './coco128'    # 目标文件夹
train_ratio = 0.7               # 训练集比例
val_ratio = 0.2                 # 验证集比例
test_ratio = 0.1                # 测试集比例

图片和标签路径要是第一步数据集的初始化时的image路径，此时的coco128与process.py是同一相对路径下，这样直接用相对路径就可以

下面的分割比例大家可以自行设置

随机打乱文件看需求是否需要

# 随机打乱文件列表
random.shuffle(image_files)

第三：数据集分离完成

运行process.py之前可以先检查一下image文件中的图片和标签是否是一一对应，后即可运行process.py文件，运行成功后会生形成相应的train、test、val文件夹，并按张相应的比例分离好

第四：制作数据集的yaml文件

数据集的yaml文件最好一起放在你所有的数据集yaml文件，我的示例是放在dataset里边了

其中train、test、val是图片的位置

nc是数据集中分类的总数

names 中要写入数据集的各个标签对应的名字

 
 
 
train: ./coco128/train/images
val: ./coco128/val/images
test: ./coco128/test/images
 
# 类别数
nc: 80
 
# 类别名称
names:
 
    0: person
    1: bicycle
    2: car
    3: motorcycle
    4: airplane
    5: bus
    6: train
    7: truck
    8: boat
    9: traffic light
    10: fire hydrant
    11: stop sign
    12: parking meter
    13: bench
    14: bird
    15: cat
    16: dog
    17: horse
    18: sheep
    19: cow
    20: elephant
    21: bear
    22: zebra
    23: giraffe
    24: backpack
    25: umbrella
    26: handbag
    27: tie
    28: suitcase
    29: frisbee
    30: skis
    31: snowboard
    32: sports ball
    33: kite
    34: baseball bat
    35: baseball glove
    36: skateboard
    37: surfboard
    38: tennis racket
    39: bottle
    40: wine glass
    41: cup
    42: fork
    43: knife
    44: spoon
    45: bowl
    46: banana
    47: apple
    48: sandwich
    49: orange
    50: broccoli
    51: carrot
    52: hot dog
    53: pizza
    54: donut
    55: cake
    56: chair
    57: couch
    58: potted plant
    59: bed
    60: dining table
    61: toilet
    62: tv
    63: laptop
    64: mouse
    65: remote
    66: keyboard
    67: cell phone
    68: microwave
    69: oven
    70: toaster
    71: sink
    72: refrigerator
    73: book
    74: clock
    75: vase
    76: scissors
    77: teddy bear
    78: hair drier
    79: toothbrush

第五：训练数据集

以yolov8为例，在train.py中，使用自己的数据集进行训练

需要修改相应位置的data

我将train.py文件做了小的调整，如下：

def train(model,data,cfg=DEFAULT_CFG, use_python=False):
    """Train and optimize YOLO model given training data and device."""
    # model = cfg.model or 'yolov8n.pt'
    # data = cfg.data or 'coco128.yaml'  # or yolo.ClassificationDataset("mnist")
    device = cfg.device if cfg.device is not None else ''
 
    args = dict(model=model, data=data, device=device)
    if use_python:
        from ultralytics import YOLO
        YOLO(model).train(**args)
    else:
        trainer = DetectionTrainer(overrides=args)
        trainer.train()
 
 
if __name__ == '__main__':
    model='yolov8n.pt'
    # SAR数据集
    # data='D://CVproject/ultralytics-main/Dataset/SARdata.yaml'
    # coco128数据集
    data='D:/CVproject/ultralytics-main/datasets/new_COCO128.yaml'
    train(model,data)

加入了model和data传参的过程，便于后期的使用其余数据集

使用的权重参数是yolov8.pt,data是数据集的yaml文件，最好是使用绝对路径不容易出错

记得将train中的model和data注释掉

可以开始训练

训练后的结果会保存在run中的train文件夹中

第六：使用所训练模型，验证数据集

在run中训练的最后一次train文件夹下会保存weight，最好的权重和最后的权重

我们示例是使用last.pt

在val.py文件中:

要进行相应的修改，因为yolov8由bug，目前train文件和val文件不能同时运行，会出现报错。

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/aoqia/Desktop/ultralytics-main/ultralytics/yolo/v8/detect/val.py", line 292, in <module>
    val()
  File "C:/Users/aoqia/Desktop/ultralytics-main/ultralytics/yolo/v8/detect/val.py", line 287, in val
    validator = DetectionValidator(args=args)
  File "C:/Users/aoqia/Desktop/ultralytics-main/ultralytics/yolo/v8/detect/val.py", line 23, in __init__
    super().__init__(dataloader, save_dir, pbar, args, _callbacks)
  File "C:\Users\aoqia\Desktop\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\validator.py", line 78, in __init__
    project = self.args.project or Path(SETTINGS['runs_dir']) / self.args.task
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'project'

需要对相应的文件做修改后，val可以运行，但是train就会出错，后期再训练train时需把相应的位置再改回来

修改之处如下三处（参考博主：http://t.csdnimg.cn/UUujx）：

这里不再陈列

修改好相应位置后，运行val.py验证之后如下：

大功告成！！！！！

仅作为进门小白学习参考，如有不对的地方，感谢指正！！！