YOLOv8:Roboflow公开数据集训练模型
Roboflow公开数据集
Roboflow是一个提供计算机视觉数据集管理和处理工具的平台。虽然Roboflow本身并不创建或策划公开数据集，但它提供了一系列功能，帮助用户组织、预处理、增强和导出计算机视觉数据集。
官方网站：https://universe.roboflow.com/
然而，有几个常用的公开数据集可供计算机视觉使用，可以在Roboflow或其他计算机视觉平台上访问和使用这些数据集。以下是一些常用的计算机视觉公开数据集：
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COCO（Common Objects in Context）：COCO是一个大规模数据集，其中包含带有对象注释的图像，可用于对象检测、分割和字幕生成等任务。
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ImageNet：ImageNet是一个包含数百万标记图像的数据集，涵盖了数千个类别。它被广泛用于图像分类和深度学习研究。
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Open Images：Open Images是一个包含数百万图像及其对象检测、分割和视觉关系注释的数据集。
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Pascal VOC：Pascal VOC数据集是一个包含图像及其对象检测、分割和分类注释的集合。它常用于计算机视觉算法的基准测试。
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Cityscapes：Cityscapes是一个专注于城市场景的数据集，包含高质量图像以及像素级别的语义分割和实例分割注释。
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LFW（Labeled Faces in the Wild）：LFW是一个包含从网络收集的人脸图像的数据集。它常用于人脸识别任务。
部署安装YOLOv8环境
Github官方网址：https://github.com/ultralytics/ultralytics
安装和部署YOLOv8：http://t.csdnimg.cn/iGwXY
下载Roboflow公开数据集
打开官方网站：https://universe.roboflow.com/
选择自己需要的数据集：
点击左旁工具栏的Dataset:
由于我们需要的是在YOLOv8下训练的数据集，故点击YOLOv8
在窗口中选择download zip to computer（下载压缩包至电脑）
即可下载完成
训练数据集
打开pycharm，在安装好的YOLOv8项目下新建datasets文件夹
将下载好的Roboflow公开数据集（我下载的animals数据集）解压到datasets文件夹中，目录格式如下：
注：coco128是另外一个数据集。
此时打开animals数据集文件夹中的data.yaml文件：
train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images
nc: 10
names: ['cat', 'chicken', 'cow', 'dog', 'fox', 'goat', 'horse', 'person', 'racoon', 'skunk']
roboflow:
workspace: roboflow-100
project: animals-ij5d2
version: 2
license: CC BY 4.0
url: https://universe.roboflow.com/roboflow-100/animals-ij5d2/dataset/2此数据集共分为10类，训练、测试的地址都有给出。
在确保文件目录格式正确，存在yaml文件之后，打开pycharm终端控制器：
一定要进入所建的YOLOv8环境中。
模型训练在终端运行：
yolo detect train data=datasets/animals/data.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=4 lr0=0.01 resume=True注意：data=后要填写数据集文件夹中的yaml文件的绝对地址，相对地址可能会报错。
当然在训练的代码中会有许多参数，以上所填的是常用的训练参数，完整的训练参数如下：
可参考YOLOv8文档：https://docs.ultralytics.com/modes/train/
按回车即可开始训练数据集，系统将自动将训练好的模型保存至runs/detect/train文件夹下：
其中weights文件中为，最后一次训练的模型last.pt以及效果最好的一次模型best.pt
以及数据集的标签图等：
验证数据集
在终端命令行输入：
yolo detect val data=E:\python_project\ultralytics-main\datasets\animals\data.yaml model=runs/detect/train/weights/best.pt batch=4产生输出：
其验证结果将保存至runs\detect\val文件夹下：
可以看出训练的模型产生了较好的预测结果。
模型导出
使用下面的命令就可以导出模型：
yolo task=detect mode=export model=ultralytics/yolo/v8/detect/runs/detect/train/weights/best.pt
参考
2023最新-用yolov8训练自己的数据集
YOLOv8教程系列：一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型
原文地址：https://blog.csdn.net/Joining667/article/details/136976478
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