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基于YOLOv8的自制猫狗数据集训练与推理教程_yolov8猫狗

yolov8猫狗

Yolov8为ultralytics公司在2023年1月10号开源的一个重大更新版本,目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务,在还没有开源时就收到了用户的广泛关注,考虑到YOLOv8的优异性能,本次教程从训练到推理进行了全面的讲解。
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在进行模型训练之前,首先需要一个性能优异的云服务器,在云服务器上可以省去环境配置这一步骤,登录https://liandanxia.com/consoleIndex,进入炼丹侠官网,在页面顶端导航栏找到算力市场,之后选择合适的算力卡进行租用。
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根据个人任务需求,选择合适的时长以及镜像环境之后点击确定创建,完成之后页面自动跳转至炼丹侠控制台。
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在炼丹侠控制台内显示了刚才购买的实例信息,通过远程连接软件将ip、端口、用户名和密码正确输入后,即可完成服务器远程连接。
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在当前服务器内查看显卡性能信息,执行nvidia-smi命令,可见当前服务器搭载了一张A100 80GB的GPU卡。
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服务器连接成功之后去YOLOv8的官网进行源码下载,官网链接如下:https://github.com/ultralytics/ultralytics。
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将下载的压缩包上传到服务器内并进行解压,解压后进入目录内,如图
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之后需要准备需要训练的数据集,例如本次训练的为猫狗识别模型,则训练集和验证集中包含了大量猫和狗的图片
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图像标注采用labelimg,labelimg工具可通过pip进行安装,具体安装命令为pip install labelimg,安装结束后在终端输入labelimg即可打开当前界面,选择输入文件夹和输出文件夹,将标注模式改为yolo,按W可对图像进行框选并分类。
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回到服务器内,在ultralytics的主目录内,新建一个名为data.yaml的配置文件,配置文件内容如下,需要指定train和val数据集的路径,之后的nc代表当前是需要识别几个类,因为本次任务为猫狗识别,因此nc为2,之后的names为一个数组,数组内的内容为识别的内容,此处填写的识别内容需与标注时的标签一致。
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之后来到ultralytics下的ultralytics/yolo/config目录下,如图,修改当前目录下的default.yaml
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Mode可选train,val,predict,export等,此处选择训练模式,model指定yolov8n.pt,该文件可在yolov8的github页内进行下载,之后指定迭代次数、图像大小、device,其中device写0代表采用第一张显卡进行训练、写0,1代表用第1张和第2张同时训练,如当前服务器无GPU,可选cpu。
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所有配置完成后,输入pip install ultralytics安装好对应的包,之后输入yolo cfg=ultralytics/yolo/config/default.yaml命令,等待一段时间后训练自动开始,之后等待训练结束即可。
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训练结束后模型文件保存路径如下,其中包括两个文件,best.pt和last.pt,best.pt记录了训练过程中准确率最高的一次所适配的参数,last.pt记录了最后一次迭代过程中的参数。之后将文件从服务器下载到本机。
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在本机可调用摄像头,通过ultralytics提供的推理方法进行模型推理
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