yolov8入门篇

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1、YOLOv8 环境安装

miniconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
pypi: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/
pytorch: https://pytorch.org/
ultralytics: https://github.com/ultralytics/ultralytics

miniconda安装

✋创建环境：

conda create-nyolov8python=3.8

🐛访问不到国外的网站

配置清华源试试：

conda config--addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

然后：

conda config--addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r

再：

conda config--setshow_channel_urlsyes

把默认源移除：

conda config--removechannels defaults

最后检查：

conda config--showchannels

解决了，

安装的python版本是3.10，（建议安装3.8，后面标注时出bug可能是这里出错），

配置源：

pytorch安装

✋
选择安装的pytorch版本是：1.13.1

查看自己电脑配置，然后支持cuda的版本最大是：12.8，
所以选择了cuda11.6的版本：

命令，

pipinstalltorch==1.13.1+cu116torchvision==0.14.1+cu116torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

安装pytorch得走国外网络，要挂t子，不然太慢了。

安装ultralytics（yolov8）

✋
从github上下载源码之后，在这个源码文件夹内，执行源码本地安装，也就是安装到python环境里面，（pip源码安装），

pipinstall-e.

代码可以修改？

学习使用windows的终端

YOLOv8官方文档中文版上线：https://docs.ultralytics.com/zh/

2、YOLOv8 模型预测

模型预测的基本使用

fromultralyticsimportYOLO yolo=YOLO("./yolov8n.pt",task="detect")result=yolo(source="./ultralytics/assets/bus.jpg")

常用的参数讲解

参数：
task：做什么任务
mode：预测，训练，还是验证
model：使用哪个模型进行预测
source：对谁进行检测

✋

yolo detect predict model=./yolov8n.pt source=./ultralytics/assets/bus.jpg

执行成功了，
也可以执行文件运行模型：

⭐️所有可选参数：

save：保存结果，结果存在runs文件夹下，
conf：图片的分数，低于这个分数直接丢弃该框，所以设置得高，检测出来的结果会少
iou：允许框重叠。设置得高，结果会多

• 对预测结果进行处理

📖在vscode里面运行.ipynb的要求：
1、要下载python拓展，jupyter拓展
2、要在yolo虚拟环境中安装ipykernel

命令：

pip install ipykernel-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、ipynb 右上角选对内核，也就是选择ipynb 用的环境
解决了：

查看结果的详细信息：

result[0]

• 测试结果 可视化

importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlib inline plt.imshow(result[0].plot())

• 调整颜色通道

importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlib inline plt.imshow(result[0].plot()[:,:,::-1])

boxes和plot的应用

• 取里面具体的信息

result[0].boxes

点击text editor查看完整内容：

• 取具体的信息，并转换成numpy格式

result[0].boxes.xywh.cpu().numpy()

注意事项

3、YOLOv8数据集构建

数据准备

博主github地址：https://github.com/zyds

视频在yolov5文件夹里：

• 打开视频

# 打开视频文件video=cv2.VideoCapture("./BVN.mp4")# 读取一帧ret,frame=video.read()

ret：是否成功打开
frame：具体的一帧

• 展示结果

plt.imshow(frame)

• 转换颜色通道

plt.imshow(cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB))

• 把图片一个个存下去

video=cv2.VideoCapture("./BVN.mp4")num=0# 计数器save_step=30# 间隔帧whileTrue:ret,frame=video.read()ifnotret:breaknum+=1ifnum%save_step==0:cv2.imwrite("./demo_images/"+str(num)+".jpg",frame)

打开文件夹看一下，都截取好了，

labelimg数据集标注

• 拿到图片之后进行标注

• 使用labalimage进行标注
  

pip install labelimg

labelimg

view→auto save mode：打开自动保存，
切换数据集格式为yolo，

🐛一标注就闪退
原因：LabelImg 和当前环境里的 Qt/PyQt 版本不兼容

解决办法：
1️⃣改源代码（不推荐）
2️⃣新建一个labelimg环境，专门做标注
创建环境（因为换了清华源，所以创建时要关掉t子）
⭕️3.10版本python不可以，我下的是3.8的，3.9的应该也可以

conda create-n labelimg python=3.8

激活环境

conda activate labelimg

下载labelimg

pip install labelimg

标注快捷键：
w：框选
d：下一张
a：上一张

make sence数据集标注

• 辅助标注工具
  
  make sense:
  https://www.makesense.ai/

结果其实是一样的：

roboflow公开数据集

• 公开数据集

roboflow：
https://public.roboflow.com/object-detection
https://universe.roboflow.com/

• 以叶片病为例

• train：教模型学习（训练用）
• valid：上课随堂测验（训练过程看效果）
• test：期末考试（全部训练完才跑，不参与训练）

4、YOLOv8模型训练

训练前准备

• 数据集准备

✋

image：放train和val的图片
labels：放train和val的标签

新建一个datasets文件夹，把数据集放在里面：

• 数据集描述文件

可以对已有的描述文件改写一下，
从以下目录找到描述文件，随便复制一个进行改写，

改写的参数：
path：文件在哪，从datasets这个文件夹开始写起
train：训练集在哪
val：验证机在哪
test：测试集在哪
name：标注一下类别
✋

path:bvntrain:images/trainval:images/valtest:names:0:mildew1:rose_P012:rose_P02

模型训练与常用参数

yolo task=detect mode=train model=./yolov8n.ptdata=yolo-bvn.yaml epochs=30 worker=1 batch=16

mode：模式
model：哪个模型开始训练起
data：数据集的描述文件
epochs：训练多少轮
workers：（数据加载子进程，Windows 建议设 1）
batch：每批图片数量（根据显卡调整，我这里调整成8）
✋
🐛
报错：missing path ‘D:\data\bilibili\yolo\deeplearning\ultralytics‑8.3.163\datasets\bvn\images\val’

解决：修复 yolo‑bvn.yaml，path 必须写完整绝对路径

path:D:/data/bilibili/yolo/ultralytics-main/datasets/bvntrain:images/trainval:images/valtest:names:0:mildew1:rose_P012:rose_P02

训练中：

执行完后会生成一个文件：default_copy.yaml，就可以把覆盖原有参数的地方写进去，

训练时只需执行命令yolo cfn=default_copy.yaml

• 训练结果

结果保存位置：

最好的模型和最后一轮的模型：

• 试一下效果

在bvn文件夹下放了两张照片：

yolo detect predictmodel=D:/data/bilibili/yolo/ultralytics-main/runs/detect/train-4/weights/best.ptsource=D:/data/bilibili/yolov8/bvn/images/val

三个类别对照：

检测结果：
从网上找了两张玫瑰病害的图片：

image1/2 D:\data\bilibili\yolov8\bvn\1.webp: 416x6409mildews,9.9ms image2/2 D:\data\bilibili\yolov8\bvn\2.jpg: 640x5441mildew,18.1ms

注意事项