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【玩转全栈】----YOLO8训练自己的模型并应用

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用户11404404
发布2025-01-24 10:54:02
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继上篇:

【玩转全栈】---基于YOLO8的图片、视频目标检测-CSDN博客

相信大家已经可以训练一些图片和视频了,接下来我将为大家介绍如何训练自己的特定模型,并用其进行检测

准备数据

图片数据

首先要准备一些图片数据,其中包含一些相同的要素,这里我就拿王者荣耀进行演示。

我在B站下载了个视频,对其中英雄形象比较明显的进行的截屏,截了25张:

截图:

标识数据

然后需要这25张图片的标识数据,需要用标识工具,我用的大发YOLO标注工具,他是要收费的,如果大家需要的话,找我私,我会发给你,我博客上面不好分享,怕被告。

使用也非常简单,先导入图片,勾出人物框,添加类型,确定类型,保存标注即可。这样,会自动创建该图片的标注文件,大家一张一张标注好即可。

配置文件

创建下图所示目录:

xun可以自己随便取

将图片数据分别复制进imgs中的train和val中,再将标记文件分别复制进labels中的train和val中。

再创建一个.yaml文件

内容如下:

代码语言:javascript
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复制
path: D:\.idea\YOLO\Yolo8\yolo8_learn\xun  #数据集根目录
train: images/train  #训练集图片路径
val: images/val  #验证集图片路径
nc: 10  #类别数量
names: ['千年老茧','周瑜','梦琪','百里守约','张飞','廉颇','赵云','海月','夏洛特','公孙离']  #类别名称

按要求写即可。

创建一个py文件,文件内容如下:

代码语言:javascript
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复制
# 开始训练模型

from ultralytics import YOLO

import os
os.environ['CURL_CA_BUNDLE'] = ""
# 加载预训练模型
model = YOLO('yolo8l.pt')
# 开始训练模型
model.train(
    data='data.yaml',  #训练数据集
    epochs=500,  #训练轮次
    imgsz=640,  #输入图片尺寸(会转换为该尺寸)
    batch=32,  #每次训练的批量
    device='cpu'   #GPU更快
)
print("训练结束")

训练模型中的参数都是用的官方推荐参数,大家直接抄就行,具体参数解释也在后面。

当然,用CPU训练会非常满,尤其在一些参数还比较大的时候,我们测试用可以稍微调小点,比如这样:

代码语言:javascript
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复制
model.train(
    data='data.yaml',  #训练数据集
    epochs=100,  #训练轮次
    imgsz=320,  #输入图片尺寸(会转换为该尺寸)
    batch=32,  #每次训练的批量
    device='cpu'   #GPU更快
)

运行

运行.py文件,出现以下画面:

这表示正在训练,Epach是进程。

训练结束后会得到一个训练文件:

在目录下的weights文件夹中的best.pt,就是训练完的最优模型(适用于最终运用)

last.pt 是训练的最后一轮模型(适用于继续训练),即可以放在这个位置:

代码语言:javascript
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复制
# 开始训练模型

from ultralytics import YOLO

import os
# import certifi
# print(certifi.where())

os.environ['CURL_CA_BUNDLE'] = ""
# 加载预训练模型
model = YOLO('last.pt')
# 开始训练模型
model.train(
    data='data.yaml',  #训练数据集
    epochs=500,  #训练轮次
    imgsz=320,  #输入图片尺寸(会转换为该尺寸)
    batch=8,  #每次训练的批量
    device='cpu'   #GPU更快
)
print("训练结束")

测试训练结果

将best.pt作为训练模型,对该视频进行训练

代码语言:javascript
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复制
# 检测模型结果
from ultralytics import YOLO
# 模型训练完自动保存到D:\.idea\YOLO\Yolo8\yolo8_learn\runs\detect\train6\weights
# best.pt  训练完的最优模型(适用于最终运用)
# last.pt  训练的最后一轮模型(适用于继续训练)
# 加载自己训练好的模型
model = YOLO(r'D:\.idea\YOLO\Yolo8\yolo8_learn\runs\detect\train6\weights\best.pt')
# 开始检测
model('2.mp4',show=True,save=True)

静静等待训练结束。

训练结果:

YOLO8识别王者荣耀视频

存在的问题

可以看到训练结果很一般,主要有以下几个原因:

1、王者荣耀技能特效太花,英雄动作太多,影响检测;

2、训练图片量比较少;

3、贪图时间,一些参数调得较小。

4、(个人因素)我也是训练完才发现,我的配置文件表和标注软件上的设置标注顺序不一样,这就导致只有千年老茧和赵云是符合的,其他的英雄顺序都乱了,希望大家能注意到这点。

下篇博客将更新一些更高阶的玩法,敬请期待。

感谢您的三连!!!

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原始发表:2025-01-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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