完整且详细的Yolov8复现+训练自己的数据集，Yolov8复现教程，训练自定义数据集的全流程详解

摘要：，，本文介绍了Yolov8的复现过程以及如何使用自己的数据集进行训练。详细阐述了从数据准备、模型构建、训练到评估的完整流程。通过复现Yolov8，我们能够深入了解其目标检测的原理和机制。利用自己的数据集进行训练，可以针对特定场景优化模型，提高检测精度和效率。本文旨在为相关研究人员和开发者提供实用的指导和参考。

一、Yolov8的源代码和权重下载

1、源代码下载: 访问ONNX > CoreML > TFLite（github.com）获取ultralytics的yolov8源代码，下载链接：[链接地址](https://github.com/ultralytics/ultralytics)。

2、权重下载: 访问Releases · ultralytics/assets · GitHub下载yolov8的权重，下载链接：[链接地址](https://github.com/ultralytics/assets/releases)。

二、配置环境

建议每次做新项目都重建一个新环境，以避免各种包的版本冲突，为了配置环境的方便，可以安装Anaconda，具体的安装教程可以参考相关博客。

具体操作步骤如下：

1、创建新环境：使用conda创建名为yolov8的环境，并指定python版本（如python==3.7）。

2、激活环境：使用命令conda activate yolov8激活环境。

3、下载Pytorch：根据电脑配置下载适合的Pytorch版本，官方要求Pytorch>=1.7，可以去PyTorch官网下载，或者使用pip下载。

三、验证代码

打开predict.py文件并直接运行，结果会保存在runs文件夹里，可能遇到的错误是关于torchvision版本的问题，重新安装即可解决。

四、制作自己的数据集

Yolov8所需的数据集格式如下：

+ images

- train

- test

+ labels

- train

- val

- test

数据集要求标签为.txt格式，可以使用labelme进行标注，制作自己的数据集，具体制作过程可参见相关博客，制作好数据集后，建立.yaml文件，修改路径和类别数量。

五、训练自己的数据集

1、安装ultralytics库：在Terminal下直接运行pip install ultralytics。

希望以上内容对您有所帮助！