经过一系列的折腾，终于可以开始训练模型了，好在官网上提供了多种情况下的训练代码，直接使用即可。官网提供的代码如下：点击查看代码fromultralyticsimportYOLO#加载模型model=YOLO("yolov8n.yaml")#从YAML中创建一个新的模型model=YOLO("yolov8n.pt")#使用一个

yolotask=detectmode=trainmodel=yolov8n.ptargs...classifypredictyolov8n-cls.yamlargs...segmentvalyolov8n-seg.yamlargs...exportyolov8n.ptformat=onnxargs...使用Ultral

yolotask=detectmode=trainmodel=yolov8n.ptargs...classifypredictyolov8n-cls.yamlargs...segmentvalyolov8n-seg.yamlargs...exportyolov8n.ptformat=onnxargs...使用Ultral

关于Fine-tuning和预训练和fromscratch训练yolo命令行model的参数的说明既可以选择yolov8n.pt,也可以选择yolov8n.yaml,区别是:model=yolov8n.pt,即为Fine-tuning训练,yolov8n.pt模型文件已经包含了yolov8网络结构、超参数、训练参数、权重参数信息,它是官方的pre

目录安装Ultralytics训练模型验证预测&识别导出追踪图像分割提取分类姿势识别轨迹生成UltralyticsYOLOv8是备受好评的实时目标检测和图像分割模型，主要功能是物体识别、分割图片物体、分类、姿态识别和跟踪等。Ultralytics支持使用CPU、GPU进行训练，支持x64、arm64等CPU

一、YOLO简史YOLO(YouOnlyLookOnce)，由华盛顿大学的JosephRedmon和AliFarhadi开发的流行目标检测和图像分割模型，于2015年推出，由于其高速和准确性而迅速流行。从YOLOv2-YOLOv7不断优化升级，YOLOv8是Ultralytics的YOLO的最新版本。作为一种前沿、最先进(SOTA)的模型，YOLOv8在