YOLOv8训练自己的数据集(超详细)

 一、准备深度学习环境

本人的笔记本电脑系统是：Windows10
YOLO系列最新版本的YOLOv8已经发布了，详细介绍可以参考我前面写的博客，目前ultralytics已经发布了部分代码以及说明，可以在github上下载YOLOv8代码，代码文件夹中会有requirements.txt文件，里面描述了所需要的安装包。

本文最终安装的pytorch版本是1.8.1，torchvision版本是0.9.1，python是3.7.10，其他的依赖库按照requirements.txt文件安装即可。

然后还需要安装ultralytics，目前YOLOv8核心代码都封装在这个依赖包里面，可通过以下命令安装

pip install ultralytics

二、 准备自己的数据集

本人在训练YOLOv8时，选择的数据格式是VOC，因此下面将介绍如何将自己的数据集转换成可以直接让YOLOv8进行使用。

1、创建数据集

我的数据集都在保存在mydata文件夹（名字可以自定义），目录结构如下，将之前labelImg标注好的xml文件和图片放到对应目录下
mydata
…images # 存放图片
…xml # 存放图片对应的xml文件
…dataSet #之后会在Main文件夹内自动生成train.txt，val.txt，test.txt和trainval.txt四个文件，存放训练集、验证集、测试集图片的名字（无后缀.jpg）
示例如下：
mydata文件夹下内容如下：

• image为VOC数据集格式中的JPEGImages，内容如下：

• xml文件夹下面为.xml文件（标注工具采用labelImage），内容如下： 

• dataSet 文件夹下面存放训练集、验证集、测试集的划分，通过脚本生成，可以创建一个split_train_val.py文件，代码内容如下：

1. # coding:utf-8
3. import os
4. import random
5. import argparse
7. parser = argparse.ArgumentParser()
8. # xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下
9. parser.add_argument('--xml_path', default='xml', type=str, help='input xml label path')
10. # 数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main
11. parser.add_argument('--txt_path', default='dataSet', type=str, help='output txt label path')
12. opt = parser.parse_args()
14. trainval_percent = 1.0
15. train_percent = 0.9
16. xmlfilepath = opt.xml_path
17. txtsavepath = opt.txt_path
18. total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
19. if not os.path.exists(txtsavepath):
20. os.makedirs(txtsavepath)
22. num = len(total_xml)
23. list_index = range(num)
24. tv = int(num * trainval_percent)
25. tr = int(tv * train_percent)
26. trainval = random.sample(list_index, tv)
27. train = random.sample(trainval, tr)
29. file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
30. file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
31. file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
32. file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')
34. for i in list_index:
35. name = total_xml[i][:-4] + '\n'
36. if i in trainval:
37. file_trainval.write(name)
38. if i in train:
39. file_train.write(name)
40. else:
41. file_val.write(name)
42. else:
43. file_test.write(name)
45. file_trainval.close()
46. file_train.close()
47. file_val.close()
48. file_test.close()

•  运行代码后，在dataSet 文件夹下生成下面四个txt文档：

• 三个txt文件里面的内容如下： 

 2、转换数据格式

接下来准备labels，把数据集格式转换成yolo_txt格式，即将每个xml标注提取bbox信息为txt格式，每个图像对应一个txt文件，文件每一行为一个目标的信息，包括class, x_center, y_center, width, height格式。格式如下：

•  创建voc_label.py文件，将训练集、验证集、测试集生成label标签（训练中要用到），同时将数据集路径导入txt文件中，代码内容如下：

1. # -*- coding: utf-8 -*-
2. import xml.etree.ElementTree as ET
3. import os
4. from os import getcwd
6. sets = ['train', 'val', 'test']
7. classes = ["a", "b"] # 改成自己的类别
8. abs_path = os.getcwd()
9. print(abs_path)
11. def convert(size, box):
12. dw = 1. / (size[0])
13. dh = 1. / (size[1])
14. x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
15. y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
16. w = box[1] - box[0]
17. h = box[3] - box[2]
18. x = x * dw
19. w = w * dw
20. y = y * dh
21. h = h * dh
22. return x, y, w, h
24. def convert_annotation(image_id):
25. in_file = open('data/mydata/xml/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
26. out_file = open('data/mydata/labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
27. tree = ET.parse(in_file)
28. root = tree.getroot()
29. size = root.find('size')
30. w = int(size.find('width').text)
31. h = int(size.find('height').text)
32. for obj in root.iter('object'):
33. # difficult = obj.find('difficult').text
34. difficult = obj.find('Difficult').text
35. cls = obj.find('name').text
36. if cls not in classes or int(difficult) == 1:
37. continue
38. cls_id = classes.index(cls)
39. xmlbox = obj.find('bndbox')
40. b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
41. float(xmlbox.find('ymax').text))
42. b1, b2, b3, b4 = b
43. # 标注越界修正
44. if b2 > w:
45. b2 = w
46. if b4 > h:
47. b4 = h
48. b = (b1, b2, b3, b4)
49. bb = convert((w, h), b)
50. out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
52. wd = getcwd()
53. for image_set in sets:
54. if not os.path.exists('data/mydata/labels/'):
55. os.makedirs('data/mydata/labels/')
56. image_ids = open('data/mydata/dataSet/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
57. list_file = open('paper_data/%s.txt' % (image_set), 'w')
58. for image_id in image_ids:
59. list_file.write(abs_path + '/mydata/images/%s.jpg\n' % (image_id))
60. convert_annotation(image_id)
61. list_file.close()

 3、配置文件

1）数据集的配置
在mydata文件夹下新建一个mydata.yaml文件（可以自定义命名），用来存放训练集和验证集的划分文件（train.txt和val.txt），这两个文件是通过运行voc_label.py代码生成的，然后是目标的类别数目和具体类别列表，mydata.yaml内容如下：

2) 选择一个你需要的模型
在ultralytics/models/v8/目录下是模型的配置文件，这边提供s、m、l、x版本，逐渐增大（随着架构的增大，训练时间也是逐渐增大），假设采用yolov8x.yaml，只用修改一个参数，把nc改成自己的类别数,需要取整（可选） 如下：

  至此，自定义数据集已创建完毕，接下来就是训练模型了。

 三、模型训练

1、下载预训练模型

在YOLOv8的GitHub开源网址上下载对应版本的模型

 2、训练

接下来就可以开始训练模型了，命令如下：

yolo task=detect mode=train model=yolov8x.yaml data=mydata.yaml epochs=1000 batch=16

以上参数解释如下：

task：选择任务类型，可选['detect', 'segment', 'classify', 'init']

mode: 选择是训练、验证还是预测的任务蕾西 可选['train', 'val', 'predict']

model: 选择yolov8不同的模型配置文件，可选yolov8s.yaml、yolov8m.yaml、yolov8l.yaml、yolov8x.yaml

data: 选择生成的数据集配置文件

epochs：指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少次,显卡不行你就调小点。
batch：一次看完多少张图片才进行权重更新，梯度下降的mini-batch,显卡不行你就调小点。
 

训练过程如下所示