manual_seed(42) # 定义数据集路径 dataset_config = 'data.yaml' # 加载预训练的YOLOv8n-c模型(用于分类) model = YOLO('yolov8n-cls.pt') # 训练模型 results = model.train( data=dataset_config, epochs=100, imgsz=224, batch=16, name='rice_disease_classification', project='runs/classify' ...
对象分割 yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.pt source='images' name=yolov8x_segyolo task=classify mode=predict model=yolov8x-cls.pt source='images' name=yolov8x_clsdisplay('runs/segment/yolov8x_seg/')display('runs/classify/yolov8x_cls/')from ultralytics import YOLO#...
2、训练 接下来就可以开始训练模型了,命令如下: yolo task=detect mode=train model=yolov8x.yaml data=mydata.yaml epochs=1000 batch=16 以上参数解释如下: task:选择任务类型,可选['detect', 'segment', 'classify', 'init'] mode: 选择是训练、验证还是预测的任务蕾西 可选['train', 'val', 'predict...
yolo task=detect mode=train model=yolov8x.yaml data=mydata.yaml epochs=1000 batch=16 以上参数解释如下: task:选择任务类型,可选['detect', 'segment', 'classify', 'init'] mode: 选择是训练、验证还是预测的任务蕾西 可选['train', 'val', 'predict'] model: 选择yolov8不同的模型配置文件,可选...
那么,让我们使用YOLOv8的CLI界面来训练模型。 yolotask=classifymode=trainmodel=yolov8l-cls.ptdata=Bird-Classification-1epochs=100 task=classify : We're going to classify images mode=train : We're training the model model=yolov8l-cls.pt : We're using a pre-trained model on classification ...
2、训练 接下来就可以开始训练模型了,命令如下: yolo task=detect mode=train model=yolov8x.yaml data=mydata.yaml epochs=1000 batch=16 以上参数解释如下: task:选择任务类型,可选['detect', 'segment', 'classify', 'init'] mode: 选择是训练、验证还是预测的任务蕾西 可选['train', 'val', 'predict...
2、训练 接下来就可以开始训练模型了,命令如下: yolo task=detect mode=train model=yolov8x.yaml data=mydata.yaml epochs=1000 batch=16 以上参数解释如下: task:选择任务类型,可选['detect', 'segment', 'classify', 'init'] mode: 选择是训练、验证还是预测的任务蕾西 可选['train', 'val', 'predict...
(segment train only) # Classification dropout: 0.0 # use dropout regularization (classify train only) # Val/Test settings --- val: True # validate/test during training split: val # dataset split to use for validation, i.e. 'val', 'test' or 'train' save_json: False # save results to...
包括四种:detect 、segment、classify 、pose 通过修改YOLO()导入正确任务的yaml配置文件,以及通过data来指定需要载入的对应任务的数据集即可。 这里的数据集我都是按照TXT标签和原图来进行划分的,具体格式如下: fromultralytics import YOLO# Load a modelmodel = YOLO("ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-seg.yaml...
其中,task参数可以接受三个参数值:detect、classify和segment,分别对应于检测、分类和分段三种任务。类似地,mode参数可以有三个取值,分别是train、val或predict。此外,在导出训练模型时,我们也可以将mode参数指定为export。 有关所有可能的yolo CLI标志和参数,有兴趣的读者可参考链接https://docs.ultralytics.com/config...