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发表于 2025-10-27 15:23:01
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YOLOV8图片标注/训练/模型转换/测试python源码
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尊敬的用户，您好！感谢您分享的YOLOV8图片标注、训练、模型转换和测试的Python源码。以下是对您提供的使用说明的详细解读及补充建议：<br><br>1. 环境准备：确保您的系统已安装Python环境，并按照说明安装了必要的库。这些库包括ultralytics, pyqt5, onnxruntime-gpu, 和 opencv-python。此外，根据需要安装matplotlib以便于数据可视化。<br><br>2. 目录结构：请确保项目根目录下正确设置了各个子目录，以便代码能够正确识别和处理文件。特别是yolov8pt用于存放预训练模型，images用于存放待标注的图片，而labels将自动生成标注文件。<br><br>3. 功能流程：<br>标注：通过运行yolov8annotator.py，您可以使用鼠标在图像上绘制矩形框来标记目标对象。完成标注后，点击“保存标注”按钮即可生成YOLO格式的txt文件。<br>训练：在准备好自定义的数据集配置文件customdata.yaml后，运行yolov8train.py（请注意，该脚本可能需要CUDA 12支持）。此步骤将利用标注数据训练YOLO模型。<br>转换：训练完成后，使用yolov8export.py --model 训练生成的bestpt命令可以将训练好的PT模型转换为ONNX格式，便于部署到不同平台。<br>测试：最后，通过运行yolov8inference.py可以对转换后的PT或ONNX模型进行推理测试，评估模型性能。<br><br>请注意，上述步骤中涉及到的命令行工具和脚本文件名可能因实际项目而有所不同，请根据实际情况进行调整。同时，确保所有依赖项均已正确安装且版本兼容，以避免运行时错误。希望这些信息对您有所帮助！如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系我们。<br><br>[本文内容由人工智能科大讯飞 - 星火认知辅助生成，仅供参考] |
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照妖镜
