准备工作
- 安装依赖
首先，确保你的开发环境中安装了必要的软件和库。YOLOv8是基于PyTorch框架的，因此你需要安装Python以及PyTorch。
安装Python（推荐3.7或更高版本）
安装PyTorch：你可以从PyTorch官方网站获取安装命令，根据你的系统配置选择合适的安装方式。
克隆YOLOv8的官方仓库到本地，并安装项目所需的其他依赖：
bash
深色版本
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
pip install -r requirements.txt
2. 数据集准备
既然你的数据集已经以YOLO格式准备好并且划分了训练集、验证集和测试集，那么接下来需要做的是将这些数据集放在正确的位置。通常，YOLOv8期望数据集结构如下：
深色版本
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ ├── val/
│ └── test/
└── labels/
├── train/
├── val/
└── test/
每个文件夹中包含对应的图像文件和标签文件。确保所有图像文件都是.jpg格式，而标签文件是.txt格式，并且它们的名字与对应的图像文件相同。
- 配置文件
创建一个数据集配置文件（如drone_dataset.yaml），该文件定义了数据集的基本信息，包括路径、类别等。示例配置如下：
yaml
深色版本
训练和验证的数据集路径
train: dataset/images/train
val: dataset/images/val
类别名称
names:
0: drone
如果有多个类别，继续添加
1: another_category
类别数量
nc: 1
4. 模型配置
YOLOv8提供了一些预设的模型配置，你可以根据自己的需求选择一个基础模型进行微调。如果你需要自定义模型配置，可以编辑ultralytics/yolo/cfg/models目录下的相应配置文件。
开始训练
在完成上述准备工作后，你可以开始训练模型了。打开终端，进入YOLOv8项目的根目录，运行训练命令：
bash
深色版本
python ultralytics/yolo/v8/detect/train.py --data drone_dataset.yaml --cfg yolov8.yaml --weights yolov8x.pt --batch-size 16 --epochs 100
这里：
–data 参数指定了数据集配置文件的路径。
–cfg 参数指定了模型配置文件。
–weights 参数用于指定预训练权重的路径，这有助于加速训练过程并提高最终模型的性能。
–batch-size 和 --epochs 分别设置了批量大小和训练轮数。
模型评估
训练完成后，可以通过验证集来评估模型的性能。YOLOv8提供了方便的命令来进行模型评估：
bash
深色版本
python ultralytics/yolo/v8/detect/val.py --data drone_dataset.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt
这里，best.pt 是训练过程中保存的最佳模型权重文件。
注意事项
在训练过程中，监控学习率、损失值等指标，以便及时调整超参数。
考虑到资源限制，可能需要调整批量大小或使用更小的模型变体。
对于特定任务，可能还需要对模型进行额外的优化，比如增加数据增强策略等。