AI计算机视觉笔记三十:yolov8_obb旋转框训练

简介: 本文介绍了如何使用AUTODL环境搭建YOLOv8-obb的训练流程。首先创建虚拟环境并激活,然后通过指定清华源安装ultralytics库。接着下载YOLOv8源码,并使用指定命令开始训练,过程中可能会下载yolov8n.pt文件。训练完成后,可使用相应命令进行预测测试。

一、训练

1、环境搭建

使用的是AUTODL环境,yolov8-obb数据集不大,也可以使用cpu。
image.png

2、创建虚拟环境

# 创建虚拟环境
conda create -n yolov8_env python=3.8
# 初始化
source activate
# 激活
conda activate yolov8_env

3、下载yolov8源码

https://github.com/ultralytics/ultralytics
可以使用git克隆,也可以直接下载zip文件,拷贝进入在解压。

发现yolov8源码无法在通过源码安装了

4、安装

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

5、训练yolov8-obb

执行命令开始训练

yolo obb train data=dota8.yaml model=yolov8s-obb.pt epochs=500 imgsz=640 device=0

不明白,执行后,为什么会下载yolov8n.pt文件

下载很慢,可以先下载后拷贝到工程目录下

直接下载yolov8n.pt文件

https://objects.githubusercontent.com/github-production-release-asset-2e65be/521807533/661f1788-ea3e-404c-9bd6-57214dbb36fc?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=releaseassetproduction%2F20240820%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20240820T113641Z&X-Amz-Expires=300&X-Amz-Signature=5aa0e69b7a8e9aa773f028f621e6b66d0738f83a746078afcc4304035fed0bcb&X-Amz-SignedHeaders=host&actor_id=45702600&key_id=0&repo_id=521807533&response-content-disposition=attachment%3B%20filename%3Dyolov8n.pt&response-content-type=application%2Foctet-stream

等几分钟后,训练完成。

6、测试

yolo obb predict model=/root/yolov8/runs/obb/train4/weights/best.pt source=./test.jpg

image.png

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