【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/ultralytics
cd ultralytics
pip 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 os
import random
trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = '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 ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
sets = ['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/w
    dh = 1./size[1]     # 1/h
    x = (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
    # <object-class> <x> <y> <width> <height>
    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obj
        for 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id
            cls_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_id
        convert_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 os
from unicodedata import name
import xml.etree.ElementTree as ET
import glob
def 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 parsing
        in_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').text
            if (name in dict.keys()):
                dict[name] += 1  # 如果标签不是第一次出现，则+1
            else:
                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.txt
val: /home/xxx/yolov8/data/val.txt
test: /home/xxx/yolov8/data/test.txt
# number of classes
nc: 1
# class names
names: ['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=detect    mode=train    model=yolov8n.pt        args...
          classify       predict        yolov8n-cls.yaml  args...
          segment        val            yolov8n-seg.yaml  args...
                         export         yolov8n.pt        format=onnx  args...

（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：

名称	默认值	描述
batch	16	训练的批量大小
model	null	训练模型权重，可指定具体位置，如yolov8n.pt，yolov8n.yaml等
epochs	100	训练的轮次
imgsz	640	输入图像压缩后的尺寸
device	null	用于训练的设备，可选0或1或cpu等
workers	8	多线程数据加载，默认8
data	null	数据路径，使用自定义的yaml文件或者官方yaml
lr0	float	初始学习率
lrf	float	最终学习率（lr0 * lrf）
patience	50	早期训练时，准确率如果没有显著上升则停止的轮次
save	True	是否需要保存训练的模型和预测结果
cache	False	使用缓存进行数据加载，可选True/ram, disk 或者 False
project	null	项目名称
name	null	实验的名称
exist_ok	False	是否覆盖现有实验
pretrained	False	是否使用预训练模型
optimizer	‘SGD’	优化器，可选[‘SGD’, ‘Adam’, ‘AdamW’, ‘RMSProp’]
verbose	False	是否打印详细输出
seed	0	重复性实验的随机种子
deterministic	True	是否启用确定性模式
single_cls	False	是否将多类数据训练为单类
image_weights	False	是否使用加权图像选择进行训练
rect	False	是否支持矩形训练
cos_lr	False	是否使用余弦学习率调度器
close_mosaic	10	禁用最后 10 个 epoch 的马赛克增强
resume	False	是否从上一个检查点恢复训练
lr0	0.01	初始学习率(SGD=1E-2, Adam=1E-3)
lrf	0.01	余弦退火超参数 (lr0 * lrf)
momentum	0.937	学习率动量
weight_decay	0.0005	权重衰减系数
warmup_epochs	3.0	预热学习轮次
warmup_momentum	0.8	预热学习率动量
warmup_bias_lr	0.1	预热学习率
box	7.5	giou损失的系数
cls	0.5	分类损失的系数
dfl	1.5	dfl损失的系数
fl_gamma	0.0	焦点损失的gamma系数 (efficientDet默认gamma=1.5)
label_smoothing	0.0	标签平滑
nbs	64	名义批次,比如实际批次为16,那么64/16=4,每4 次迭代，才进行一次反向传播更新权重，可以节约显存
overlap_mask	True	训练期间掩码是否重叠（仅限分割训练）
mask_ratio	4	掩码下采样率 (仅限分割训练)
dropout	0.0	使用 dropout 正则化 (仅限分类训练）

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

名称	默认值	描述
val	True	在训练期间验证/测试
save_json	False	将结果保存到 JSON 文件
save_hybrid	False	保存标签的混合版本（标签+附加预测）
conf	0.001	用于检测的对象置信度阈值（预测时默认 0.25 ，验证时默认0.001）
iou	0.6	NMS 的交并比 (IoU) 阈值
max_det	300	每张图像的最大检测数
half	True	使用半精度 (FP16)
dnn	False	使用 OpenCV DNN 进行 ONNX 推理
plots	False	在训练期间显示图片

（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

名称	默认值	描述
source	‘ultralytics/assets’	图片或视频的源目录
save	False	是否保存结果
show	False	是否显示结果
save_txt	False	将结果保存为 .txt 文件
save_conf	False	保存带有置信度分数的结果
save_crop	Fasle	保存裁剪后的图像和结果
conf	0.3	置信度阈值
hide_labels	False	隐藏标签
hide_conf	False	隐藏置信度分数
vid_stride	False	视频帧率步幅
line_thickness	3	边界框厚度（像素）
visualize	False	可视化模型特征
augment	False	将图像增强应用于预测源
agnostic_nms	False	类别不可知的 NMS
retina_masks	False	使用高分辨率分割蒙版
classes	null	只显示某几类结果，如class=0, 或者 class=[0,2,3]

（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

标签教程, 数据, 自定义

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