本教程详细介绍了如何利用YOLOv8框架训练个性化数据集，涵盖从数据准备到模型部署全流程，适用于计算机视觉项目开发。
YOLOv8是Ultralytics公司推出的最新一代实时目标检测模型，在性能和灵活性方面都有显著提升。本教程旨在指导用户如何利用YOLOv8框架训练自己的数据集，涵盖从环境搭建到模型训练、参数自定义以及最终的验证与推理等步骤。
首先，用户需要配置好运行环境，包括安装Python和CUDA（如果使用GPU加速），并通过pip命令安装Ultralytics包。成功后可通过执行特定命令确认YOLOv8是否正确安装。
数据集准备是目标检测任务的关键部分。YOLOv8支持COCO格式及YOLO格式的数据集。用户可以自行创建或从公开资源中获取所需数据，同时确保目录结构包括train和val文件夹，并在其中包含图片的images文件夹以及标注标签的labels文件夹。
对于没有预先标记的数据集，可使用开源工具如LabelImg或在线平台Roboflow生成YOLO格式的标签。配置文件采用.yaml格式，用于指定训练及验证数据路径、类别数量等信息。
此外，用户还可以通过下载预训练模型来加载并微调这些权重。提供的预训练模型包括但不限于YOLOv8n和YOLOv8s版本。
在训练阶段，使用命令行参数设置任务类型、模式选择、模型权重文件位置、数据集配置路径及轮数等信息，并可自定义学习率、批次大小和优化器类型等参数。完成后的模型权重将保存至指定目录中。
验证阶段通过执行特定命令评估性能指标如mAP，而推理过程则使用训练好的模型对新图片进行目标检测任务。
本教程全面介绍了利用YOLOv8框架从环境搭建到数据集准备、标注及配置文件编写等各个环节的详细步骤，并提供了涵盖预训练权重下载至验证与推理整个流程中的指导。
5星
