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模型标注,训练,检测

yolov8 目前支持本地训练,整个流程并不难完成.

模型训练分为两个步骤:

    1. 数据集标注
    1. 训练

接下来,我们通过文档的形式,详细来了解如何完成这两个步骤.

标注​

打开WEB编辑器 - 工具栏 - yolo目标检测 -标注训练

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创建标注集​

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截屏/上传存入标注库​

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打标签​

理论来讲, 在数据集中图片越多,训练的结果识别效果越好.

因此我们尽可能的要在不同的图片中多打标签.

同一个目标,用相同的标签名称即可.

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疯狂打标签​

图片越多越好,搞多多滴

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导出标注集​

标注工具 - 工具栏 - 导出并训练 - 导出本地标签集

按照这个步骤操作,你会得到 一个 zip文件(数据集的压缩包)

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本地训练​

本地训练需要Python环境.

  • 1.创建一个新的python环境,一般使用conda 官网地址: https://www.anaconda.com

  • 2.安装pytorch 官网地址：https://pytorch.org/ 可在下方生成pip 进行安装

  • 3.安装yolo库 :pip install ultralytics==8.3.31

  • 4.安装pycharm 并用pycharm打开 已解压的数据集文件夹 ,官方地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

  • 5.配置Pycharm的python环境为刚才我们创建的conda环境

  • 6.打开train.py并点击运行开始训练

  • 7.训练完成后，根据输出路径,把 model.ncnn.bin 和 model.ncnn.param 放置AScript工程下，加载即可 nc参数可查看data.yarm

  • 跳一跳训练模型案例

视频教程​