丹摩智算：掌握YOLOv8模型的训练与测试

📑前言

在计算机视觉领域，目标检测是一项核心任务，YOLO（You Only Look Once）系列模型因其速度快、性能优而广受欢迎。随着YOLOv8的推出，这一家族再次成为研究与应用的热点。本文将介绍如何在丹摩智算平台上进行YOLOv8模型的训练与测试，包括数据集的准备、模型训练、以及测试验证。

一、YOLOv8模型简介

YOLOv8是由Ultralytics团队开发的最新一代目标检测模型，它在原有YOLO系列模型的基础上进行了改进和优化。YOLOv8在保持高速检测的同时，进一步提升了准确率和鲁棒性，使其在工业界和学术界都具有广泛的应用前景。

二、数据集的准备

2.1 Labelme数据集

我们使用自己标注的Labelme数据集，包含多种类别的飞行器。数据集的标注格式需要转换为YOLOv8能够识别的格式。为此，我们编写了一段Python脚本，将标注数据转换为YOLO格式。

跳转此链接可以下载数据集：https://s3.damodel.com/damodel-openfile/%E9%A3%9E%E6%9C%BA%E6%A0%87%E6%B3%A8.7z

2.2 格式转换

转换脚本的核心是将标注文件中的边界框坐标转换为YOLO需要的格式。我们定义了convert函数来执行这一转换，并为每个对象类别生成相应的文本文件。

def convert(size, box):
    dw = 1. / size[0]
    dh = 1. / size[1]
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return (x, y, w, h)

三、本地调试

在开始训练之前，我们需要在本地环境中调试代码，确保一切运行正常。

3.1 安装YOLOv8

可以从Ultralytics的GitHub仓库下载YOLOv8，或者使用pip install ultralytics命令安装。

GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite

3.2 环境配置

安装必要的库文件，包括opencv-python、numpy、pyyaml、tqdm、matplotlib和pandas。

3.3 训练脚本

编写训练脚本train.py，加载模型并进行训练。

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO("ultralytics/cfg/models/v8/yolov8l.yaml")
    results = model.train(data="VOC.yaml", epochs=100, device='0', batch=16, workers=0)

三、基于丹摩智算的训练

3.1 创建实例

在丹摩智算平台上创建GPU云实例，选择适合的GPU型号和镜像。

3.2 上传数据和脚本

将数据集和训练脚本上传到云实例。

3.3 训练模型

在云实例中运行训练脚本，开始模型训练。

四、测试

4.1 测试脚本

编写测试脚本test.py，加载训练好的模型并进行测试。

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
    results = model.predict(source="ultralytics/assets", device='0')
    print(results)

4.2 执行测试

运行测试脚本，对测试数据进行预测。

五、总结

丹摩智算平台提供的GPU云实例能够满足深度学习训练的需求，使得YOLOv8模型的训练和测试变得简单快捷。无论是学术研究还是商业应用，YOLOv8都将为您的项目带来强大的目标检测能力。随着技术的不断进步，我们有理由相信，丹摩智算将继续在人工智能领域发挥重要作用。