HiEuler-Pico-OpenEuler Yolov8模型训练和转换——yolov8训练(三)

HiEuler-Pico-OpenEuler Yolov8模型训练和转换——yolov8训练(三) tomato 2024-12-10 11:15:20 140

HiEuler-Pico-OpenEuler Yolov8模型训练和转换——yolov8环境搭建(一)
HiEuler-Pico-OpenEuler Yolov8模型训练和转换——数据集制作(二)

继上

文章目录

3、yolov8训练

请先登录服务器并进入docke容器内

3.1 查看显卡

#查看显卡
nvidia-smi

3.2 上传数据集到服务器上

需要事先将数据集打包压缩

上传成功后是在服务器linux下,需要先退出docker容器,再移动至docker容器下

#<yolo_name>数据集文件名
mv <yolo_name> cv610/

进入docker容器内,数据集在/share目录下

在源码同级目录下创建datasets文件夹,如下

拷贝数据集至datasets文件夹解压

unzip <yolo_name>

3.3 修改yaml文件

拷贝源码下ultralytics/ultralytics/datasets/coco128.yaml文件到源码目录下修改

未修改的coco128.yaml文件

修改后的coco128.yaml文件需要注意数据集路径是否正确,修改文件名称为test.yaml,拷贝至源码目录下

3.4 训练

创建并进入tmux会话,在tmux会话内关闭ssh终端和退出tmux会话不会影响到训练,训练挂在后台,重新进入会话即可查看训练过程或结果

切换到yolov8源码目录下训练,训练结果在源码的runs目录下

#这里添加0,1,2,3四个显卡训练,添加参数每次批次图像数量batch=16,需要与显卡数量成整数倍
yolo detect mode=train data=./test.yaml model=yolov8n.pt epochs=150 batch=16 imgsz=640 device=0,1,2,3

训练时可实时查看显卡的GPU占用情况判断显卡是否在使用,另外打开一个终端,执行以下命令

#1s刷新一次
watch -n 1 nvidia-smi

yolov8训练示例链接:https://docs.ultralytics.com/zh/models/yolov8/#supported-tasks-and-modes

3.5 预测

使用训练出来的模型预测测试集

#model为模型路径,source为测试集路径,conf为阈值,0.5代表置信度高于0.5时标出识别框
yolo detect predict  model=./runs/detect/train6/weights/best.pt  source=../datasets/HandGesture/4 save=True  conf=0.5

结果在源码runs目录下

3.6 onnx模型导出

修改test.py文件的输入模型路径

导出onnx模型

python test.py

结果在模型输入路径的目录下

3.7 下载训练结果

将训练结果的文件夹打包

#<zip_name>为指定压缩文件名,<file_dir>待压缩文件
zip -r <zip_name>.zip <file_dir>

将压缩文件拷贝至docker容器的/share目录下

MobaXterm左侧文件栏到docker容器的路径下双击选择并进入docker容器文件夹

选中训练结果的压缩文件,点击下载

3.8 路径报错

训练可能出现数据集路径报错的问题,会提示修改~/.config/Ultralytics/settings.json文件的数据集路径

vim ~/.config/Ultralytics/settings.json

修改datasets_dir地址,到datasets目录即可,不用再深入

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