YOLO系列入门实操教程【ultralytics YOLOv8m】
YOLO系列入门实操教程【ultralytics YOLOv8m】
3月28日修改
本文讨论了基于ultralytics YOLOv8m进行狗品种检测实战项目的相关内容，包括数据集处理、模型训练、推理及结果分析等。关键要点包括：
1.
数据集介绍：来源于Stanford Dogs Dataset，含120种狗品种，共20,580张图像，用于细粒度图像分类，注释有类别标签、边界框。
2.
Github文件结构：包含[README.md](README.md)、训练notebook、运行结果、测试图片、训练好的模型路径等相关文件及文件夹。
3.
数据集准备：需下载解压数据集，进行格式转换，按比例划分为训练集、验证集和测试集，并创建YOLO格式的数据集目录结构及dataset.yaml文件。
4.
模型训练：设置参数如BATCH_SIZE为16、EPOCHS为35等，加载YOLOv8m模型进行训练。
5.
模型推理：加载训练好的模型，设置推理图片路径后运行推理并保存结果。
6.
结果分析：训练完成后，在指定目录查看训练日志等，用测试集评估模型性能如计算mAP 。
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YoLo Master项目
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本教程是为了从数据集处理的角度，帮助大家快速上手基于ultralytics YOLOv8m，并完成一个狗品种检测的实战项目。
进阶实操请参考YOLO系列进阶实操教程【ultralytics && OBB tasks】 通过DOTAv1样例数据集演示如何在ultralytics项目中，实现YOLO11-n OBB模型的训练及推理，来帮助学习者通过实操掌握对yolo系列模型的进阶操作。【ultralytics介绍+带旋转框的进阶教程】GitHub
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