yolo 训练自己的数据集

要使用带有Bam标签的自定义数据集训练YOLO模型，需要进行以下准备工作：

步骤 1：准备数据集

• 图片数据：

  • 将所有用于训练的图片放在一个文件夹中，通常是images/train。
  • 对应的验证集图片可以放在images/val。

• 标签数据：

  • 每个图片文件需要有一个对应的标签文件，标签文件使用相同的文件名，但扩展名为.txt。
  • 标签文件的内容格式如下：

    0 x_center y_center width height
    

    其中0代表Bam的类别编号（假设数据集中只有一种类别）。x_center, y_center, width, height均为相对于图片尺寸的归一化值（0到1之间）。

步骤 2：创建YOLO数据集配置文件 

        在项目中创建一个.yaml文件，例如zhuli.yaml，内容如下：

path: E:/PYTHON/yolo_v8/datasets/zhuli  # 数据集路径
train: images/train  # 训练集图片路径
val: images/val  # 验证集图片路径
 
nc: 1  # 类别数量
names: