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YOLOv8-Seg分割训练自己的数据集_yolov8 seg训练

作者：木道寻08 | 2024-08-12 21:38:46

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yolov8 seg训练

目录

0、引言

1、环境准备

2、数据集准备

2.1、创建数据集存放的文件夹

2.2准备用于YOLOv8-Seg训练的txt

2.2.1 COCO数据集json文件YOLOv8-Seg格式的txt

2.2.2 制作自己的YOLOv8-Seg格式的txt

3、创建配置文件

3.1、设置data.yaml

3.2、设置yolov8s-seg.yaml

4、进行训练

5、验证模型

6、总结

0、引言

本文是使用YOLOv8-Seg训练自己的数据集，数据集包含COCO数据集的人猫狗数据以及自己制作的人猫狗分割数据集，类别为0:person、1:cat、2:dog三类，大家可根据自己的数据集类别进行调整。

1、环境准备

可以参考这篇博客：深度学习环境搭建-CSDN博客

本文环境：

  • Windows10
  • python:3.10
  • cuda:11.6
  • pytorch:1.12.0
  • torchvision:0.13.0

2、数据集准备

2.1、创建数据集存放的文件夹

  1. Segdata_pcd
  2. ______images
  3. ____________train
  4. _________________001.jpg
  5. ____________val
  6. _________________002.jpg
  7. ______labels
  8. ____________train
  9. _________________001.txt
  10. ____________val
  11. _________________002.txt

本人的数据都存放在Segdata_pcd文件夹中（自定义命名）

目录结构如下：images存放训练集和验证集图片，labels存放训练集和验证集txt

2.2准备用于YOLOv8-Seg训练的txt

2.2.1 将COCO数据集json格式文件转换成YOLOv8-Seg格式的txt

从官网下载CoCo数据集的json文件

具体步骤参考我的这篇博客：将CoCo数据集Json格式转成训练Yolov8-seg分割的txt格式-CSDN博客

2.2.2 制作自己的YOLOv8-Seg格式的txt

准备好自己的图片数据集，上传至roboflow

具体步骤参考我的这篇博客：用Roboflow工具来制作训练YOLOv8-seg分割数据集-CSDN博客

将COCO转化得到的数据和自己的数据集合并即可，这样就得到了可用于训练的数据，train中存放训练数据，val存放验证集。

3、创建配置文件

3.1、设置mysegdata.yaml

根据自己的数据集位置进行修改和配置。

  1. # Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
  2. path: G:\Yolov8\ultralytics-main\datasets\mysegdata\Segdata_pcd  # dataset root dir
  3. train: images/train  # train images (relative to 'path') 118287 images
  4. val: images/val  # val images (relative to 'path') 5000 images
  5. #test: test-dev2017.txt  # 20288 of 40670 images, submit to https://competitions.codalab.org/competitions/20794
  6.  
  7. # Classes
  8. names:
  9.   0: person
  10.   1: cat
  11.   2: dog
  12. nc: 3

3.2、设置yolov8s-seg.yaml

根据自己想使用的权重进行选择，我这里采用的是yolov8s-seg.pt进行训练，类别为3。

  1. # Ultralytics YOLO 
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