【YOLOv8训练】使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，调参必看），包含环境搭建/数据准备/模型训练/预测/验证/导出等

• 0.引言
• 1.环境准备
• 2.数据准备
• • （1）指定格式存放数据集
  • （2）按比例划分数据集
  • （3）将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件
  • （4）查看自定义数据集标签类别及数量
  • （5）修改数据加载配置文件
• 3.模型训练/验证/预测/导出
• • （1）模型训练
  • • 单卡训练
    • 多卡训练
  • （2）模型验证
  • （3）模型预测
  • （4）模型导出

0.引言

YOLOv8随着2023一块来了~刚开赶紧打开仓库尝尝鲜，本次升级主要更新了如下部分：

• 更友好的安装/运行方式
• 速度更快、准确率更高
• 新的backbone，将YOLOv5中的C3更换为C2F
• YOLO系列第一次尝试使用anchor-free
• 新的损失函数
  另外，我也写了一篇关于YOLOv8&YOLOv7&YOLOv5的数据对比，详情参看这篇YOLOv8（n/s/m/l/x）&YOLOv7(yolov7-tiny/yolov7/yolov7x)&YOLOv5（n/s/m/l/x）不同模型参数/性能对比（含训练及推理速度）。

1.环境准备

在这之前，需要先准备主机的环境，环境如下：

• Ubuntu18.04
• cuda11.3
• pytorch:1.11.0
• torchvision:0.12.0

准备好环境后，先进入自己带pytorch的虚拟环境，与之前的yolo系列安装都不太一样，yolov8仅需要安装ultralytics这一个库就ok了。

 pip install ultralytics

另一种方法稍显麻烦，需要先克隆git仓库，再进行安装；二者取其一即可。

git clone https://github.com/ultralytics/ultralyticscd ultralyticspip install -e .

2.数据准备

数据准备工作与YOLOv7和YOLOv5一致，没有看过的朋友可以看下这篇：YOLOv7系列教程：一、基于自定义数据集训练专属于自己的目标检测模型（保姆级教程，含数据集预处理），包含对train.py/test.py/detect.py/export.py详细说明

如果没有克隆yolov8仓库的朋友，需要先新建一个存放模型/数据/脚本的文件夹，比如在/home/admin下新建一个yolov8的文件夹，后续所有操作均在这个文件夹下进行操作。

（1）指定格式存放数据集

在yolov8/data目录下新建Annotations, images, ImageSets, labels 四个文件夹
images目录下存放数据集的图片文件
Annotations目录下存放图片的xml文件（labelImg标注）
没有自己数据集的可以使用这个数据集作训练
行人跌倒数据集

目录结构如下所示

.├── ./data│ ├── ./data/Annotations│ │ ├── ./data/Annotations/fall_0.xml│ │ ├── ./data/Annotations/fall_1000.xml│ │ ├── ./data/Annotations/fall_1001.xml│ │ ├── ./data/Annotations/fall_1002.xml│ │ ├── ./data/Annotations/fall_1003.xml│ │ ├── ./data/Annotations/fall_1004.xml│ │ ├── ...│ ├── ./data/images│ │ ├── ./data/images/fall_0.jpg│ │ ├── ./data/images/fall_1000.jpg│ │ ├── ./data/images/fall_1001.jpg│ │ ├── ./data/images/fall_1002.jpg│ │ ├── ./data/images/fall_1003.jpg│ │ ├── ./data/images/fall_1004.jpg│ │ ├── ...│ ├── ./data/ImageSets│ └── ./data/labels

（2）按比例划分数据集

在yolov8根目录下新建一个文件splitDataset.py，运行
随机分配训练/验证/测试集图片，代码如下所示：

import osimport randomtrainval_percent = 0.9train_percent = 0.9xmlfilepath = 'data/Annotations'txtsavepath = 'data/ImageSets'total_xml = os.listdir(xmlfilepath)num = len(total_xml)list = range(num)tv = int(num * trainval_percent)tr = int(tv * train_percent)trainval = random.sample(list, tv)train = random.sample(trainval, tr)ftrainval = open('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')fval = open('data/ImageSets/val.txt', 'w')for i in list:name = total_xml[i][:-4] + '\n'if i in trainval:ftrainval.write(name)if i in train:ftrain.write(name)else:fval.write(name)else:ftest.write(name)ftrainval.close()ftrain.close()fval.close()ftest.close()

（3）将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件

在同级目录下再新建一个文件XML2TXT.py
注意classes = [“…”]一定需要填写自己数据集的类别，在这里我是一个类别”fall”，因此classes = [“fall”]，代码如下所示：
如果数据集中的类别比较多不想手敲类别的，可以使用（4）中的脚本直接获取类别，同时还能查看各个类别的数据量，如果不想可以直接跳过（4）。

# -*- coding: utf-8 -*-# xml解析包import xml.etree.ElementTree as ETimport pickleimport osfrom os import listdir, getcwdfrom os.path import joinsets = ['train', 'test', 'val']classes = ['fall']# 进行归一化操作def convert(size, box): # size:(原图w,原图h) , box:(xmin,xmax,ymin,ymax)dw = 1./size[0] # 1/wdh = 1./size[1] # 1/hx = (box[0] + box[1])/2.0 # 物体在图中的中心点x坐标y = (box[2] + box[3])/2.0 # 物体在图中的中心点y坐标w = box[1] - box[0] # 物体实际像素宽度h = box[3] - box[2] # 物体实际像素高度x = x*dw# 物体中心点x的坐标比(相当于 x/原图w)w = w*dw# 物体宽度的宽度比(相当于 w/原图w)y = y*dh# 物体中心点y的坐标比(相当于 y/原图h)h = h*dh# 物体宽度的宽度比(相当于 h/原图h)return (x, y, w, h)# 返回 相对于原图的物体中心点的x坐标比,y坐标比,宽度比,高度比,取值范围[0-1]# year ='2012', 对应图片的id（文件名）def convert_annotation(image_id):'''将对应文件名的xml文件转化为label文件，xml文件包含了对应的bunding框以及图片长款大小等信息，通过对其解析，然后进行归一化最终读到label文件中去，也就是说一张图片文件对应一个xml文件，然后通过解析和归一化，能够将对应的信息保存到唯一一个label文件中去labal文件中的格式：calss x y w h　　同时，一张图片对应的类别有多个，所以对应的ｂｕｎｄｉｎｇ的信息也有多个'''# 对应的通过year 找到相应的文件夹，并且打开相应image_id的xml文件，其对应bund文件in_file = open('data/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='utf-8')# 准备在对应的image_id 中写入对应的label，分别为#     out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w', encoding='utf-8')# 解析xml文件tree = ET.parse(in_file)# 获得对应的键值对root = tree.getroot()# 获得图片的尺寸大小size = root.find('size')# 如果xml内的标记为空，增加判断条件if size != None:# 获得宽w = int(size.find('width').text)# 获得高h = int(size.find('height').text)# 遍历目标objfor obj in root.iter('object'):# 获得difficult ？？difficult = obj.find('difficult').text# 获得类别 =string 类型cls = obj.find('name').text# 如果类别不是对应在我们预定好的class文件中，或difficult==1则跳过if cls not in classes or int(difficult) == 1:continue# 通过类别名称找到idcls_id = classes.index(cls)# 找到bndbox 对象xmlbox = obj.find('bndbox')# 获取对应的bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax']b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))print(image_id, cls, b)# 带入进行归一化操作# w = 宽, h = 高， b= bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax']bb = convert((w, h), b)# bb 对应的是归一化后的(x,y,w,h)# 生成 calss x y w h 在label文件中out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')# 返回当前工作目录wd = getcwd()print(wd)for image_set in sets:'''对所有的文件数据集进行遍历做了两个工作：　　　　１．将所有图片文件都遍历一遍，并且将其所有的全路径都写在对应的txt文件中去，方便定位　　　　２．同时对所有的图片文件进行解析和转化，将其对应的bundingbox 以及类别的信息全部解析写到label 文件中去　　　　　最后再通过直接读取文件，就能找到对应的label 信息'''# 先找labels文件夹如果不存在则创建if not os.path.exists('data/labels/'):os.makedirs('data/labels/')# 读取在ImageSets/Main 中的train、test..等文件的内容# 包含对应的文件名称image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()# 打开对应的2012_train.txt 文件对其进行写入准备list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')# 将对应的文件_id以及全路径写进去并换行for image_id in image_ids:list_file.write('data/images/%s.jpg\n' % (image_id))# 调用year = 年份image_id = 对应的文件名_idconvert_annotation(image_id)# 关闭文件list_file.close()

（4）查看自定义数据集标签类别及数量

在yolov8目录下再新建一个文件ViewCategory.py，将代码复制进去

import osfrom unicodedata import nameimport xml.etree.ElementTree as ETimport globdef count_num(indir):label_list = []# 提取xml文件列表os.chdir(indir)annotations = os.listdir('.')annotations = glob.glob(str(annotations) + '*.xml')dict = {}# 新建字典，用于存放各类标签名及其对应的数目for i, file in enumerate(annotations):# 遍历xml文件# actual parsingin_file = open(file, encoding='utf-8')tree = ET.parse(in_file)root = tree.getroot()# 遍历文件的所有标签for obj in root.iter('object'):name = obj.find('name').textif (name in dict.keys()):dict[name] += 1# 如果标签不是第一次出现，则+1else:dict[name] = 1# 如果标签是第一次出现，则将该标签名对应的value初始化为1# 打印结果print("各类标签的数量分别为：")for key in dict.keys():print(key + ': ' + str(dict[key]))label_list.append(key)print("标签类别如下：")print(label_list)if __name__ == '__main__':# xml文件所在的目录，修改此处indir = 'data/Annotations'count_num(indir)# 调用函数统计各类标签数目

（5）修改数据加载配置文件

进入data/文件夹，新建fall.yaml，内容如下，注意txt需要使用绝对路径

train: /home/xxx/yolov8/data/train.txtval: /home/xxx/yolov8/data/val.txttest: /home/xxx/yolov8/data/test.txt# number of classesnc: 1# class namesnames: ['fall']

至此数据集的准备已经就绪，索引文件在data目录下的train.txt/val.txt/test.txt

3.模型训练/验证/预测/导出

yolov8的训练采用命令行的模型（当然也可以使用api调用的方式，后面会介绍），下面是yolov8官方给定的训练/预测/验证/导出方式：

yolo task=detectmode=trainmodel=yolov8n.ptargs...classify predictyolov8n-cls.yamlargs...segmentvalyolov8n-seg.yamlargs... export yolov8n.ptformat=onnxargs...

（1）模型训练

单卡训练

打开终端（或者pycharm等IDE），进入虚拟环境，随后进入yolov8文件夹，在终端中输入下面命令，即可开始训练。

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data/fall.yaml batch=32 epochs=100 imgsz=640 workers=16 device=0

所有参数参见下表：

多卡训练

yolov8的多卡训练其实很简单，不需要使用繁琐的命令行指令，仅需把device=’0,1,2,3’即可，注意一定要加\和引号哦

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data/fall.yaml batch=32 epochs=100 imgsz=640 workers=16 device=\'0,1,2,3\'

（2）模型验证

使用如下命令，即可完成对验证数据的评估。

yolo task=detect mode=val model=runs/detect/train3/weights/best.pt data=data/fall.yaml device=0

（3）模型预测

使用如下命令，即可完成对新数据的预测，source需要指定为自己的图像路径，或者摄像头（0）。

yolo task=detect mode=predict model=runs/detect/train3/weights/best.pt source=data/images device=0

（4）模型导出

使用如下命令，即可完成训练模型的导出。

yolo task=detect mode=export model=runs/detect/train3/weights/best.pt