要训练YoloV8模型,同时不失去其他类别的情况,需要进行以下步骤:
数据准备:准备包含所有类别的标注数据集,包括边界框坐标和类别标签。
修改配置文件:打开YoloV8的配置文件,通常为yolov3.cfg
或yolov3-tiny.cfg
,根据需要增加或修改类别数目。在配置文件中,找到[yolo]
部分,将classes
参数修改为包含所有类别的数目。
下载预训练权重:下载YoloV8的预训练权重文件,通常为yolov3.weights
或yolov3-tiny.weights
。
转换权重文件:使用Darknet提供的darknet.exe
工具将预训练权重文件转换为适用于训练的权重文件。在命令行中执行以下命令:
darknet.exe partial yolov3.cfg yolov3.weights yolov3.conv.81 81
这将生成一个yolov3.conv.81
文件,用于训练模型。
修改训练脚本:创建一个训练脚本,可以使用Python编写。在脚本中,设置训练参数,包括数据集路径、类别数目、批量大小、学习率等。确保在训练脚本中使用正确的配置文件路径和权重文件路径。
开始训练:运行训练脚本开始训练YoloV8模型。训练过程会根据提供的数据集进行目标检测与分类。
下面是一个简单的Python训练脚本示例:
import argparse
from darknet import Darknet
def train_yolov8(cfg_file, data_file, weight_file):
# 加载配置文件
model = Darknet(cfg_file)
# 设置类别数目
model.num_classes = 10 # 假设有10个类别
# 加载预训练权重
model.load_weights(weight_file)
# 设置训练参数
model.set_train_params(
data_file=data_file,
batch_size=64,
learning_rate=0.001,
num_epochs=100,
checkpoint_interval=10
)
# 开始训练
model.train()
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser(description='Train YoloV8 model')
parser.add_argument('--cfg', type=str, help='Path to YoloV8 config file')
parser.add_argument('--data', type=str, help='Path to data file')
parser.add_argument('--weights', type=str, help='Path to weight file')
args = parser.parse_args()
train_yolov8(args.cfg, args.data, args.weights)
在命令行中运行以下命令:
python train_yolov8.py --cfg yolov3.cfg --data data.txt --weights yolov3.conv.81
其中yolov3.cfg
是YoloV8的配置文件路径,data.txt
是包含所有类别的数据集文件路径,yolov3.conv.81
是转换后的权重文件路径。根据实际情况修改参数和路径。