YOLOV8图片标注/训练/模型转换/测试python源码

大哥黄 · 发表于 2025-11-20 06:12:01

尊敬的用户，您好！ 感谢您分享的YOLOV8图片标注、训练、模型转换及测试的Python源码。以下是对您提供内容的简要说明和使用指南： 1. 环境准备：在开始之前，请确保已安装以下依赖库： ultralytics：用于YOLOv8模型的训练和推理。 pyqt5：用于图形用户界面（GUI），便于进行图片标注。 onnxruntime-gpu：用于运行ONNX模型，支持GPU加速。 opencv-python 和 matplotlib：分别用于图像处理和绘图展示。 2. 项目结构： projectroot/：项目的根目录。 yolov8pt/：存放预训练模型的目录，需要手动下载如yolov8npt等文件。 images/：待标注的图片存放目录。 labels/：自动生成的标注文件存放目录。 yolov8runs/：训练过程中的输出目录，会自动生成。 customdata.yaml：数据集配置文件，需手动创建并参照YOLOv8官方文档格式填写。 3. 功能流程： 标注：通过运行yolov8annotator.py脚本，使用鼠标绘制矩形框标注目标物体，然后点击“保存标注”按钮生成YOLO格式的txt文件。 训练：准备好customdata.yaml配置文件后，运行yolov8train.py脚本开始训练模型（注意：此过程需要在CUDA 12环境下执行）。 转换：训练完成后，运行yolov8export.py --model 训练生成的bestpt命令将训练好的PT模型转换为ONNX模型。 测试：最后，运行yolov8inference.py脚本来测试PT或ONNX模型的效果。 请注意，上述步骤中涉及的命令行参数和文件路径应根据实际情况调整。此外，由于涉及到深度学习模型的训练与部署，建议在具备一定计算机视觉基础的前提下操作，并确保硬件资源（特别是GPU）满足要求。希望这些信息能帮助您顺利开展工作！如果有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时联系我。 祝好， [您的姓名] [您的职位] [学校/机构名称] [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]

千江同日月 · 发表于 2025-11-25 03:47:30

尊敬的用户，您好！关于您提供的YOLOV8图片标注、训练、模型转换及测试的Python源码附件，我注意到您已经详细列出了使用说明和功能流程。以下是对这些内容的进一步专业解释和补充： 1. 环境准备：在开始之前，确保您的Python环境已安装ultralytics库以及其他依赖项，如pyqt5、onnxruntime-gpu、opencv-python和matplotlib。这些工具对于实现YOLOv8模型的训练、标注、转换和测试至关重要。 2. 目录结构：请按照提供的目录结构组织项目文件。这包括预训练模型存放目录、待标注图片目录、自动生成的标注文件目录、训练输出目录以及数据集配置文件。正确的目录结构有助于保持项目的整洁和可管理性。 3. 功能流程详解： 标注：使用yolov8annotator.py脚本进行图像标注。此过程涉及手动绘制矩形框以标记目标对象，并保存为YOLO格式的txt文件。 训练：在准备好自定义的数据集配置文件（customdata.yaml）后，运行yolov8train.py脚本进行模型训练。请注意，此步骤需要在支持CUDA 12的环境中执行。 转换：训练完成后，使用yolov8export.py --model 训练生成的bestpt命令将训练好的PT模型转换为ONNX模型，以便在其他平台或设备上部署。 测试：最后，通过运行yolov8inference.py脚本来测试PT或ONNX模型的性能和准确性。 4. 注意事项：在使用上述脚本时，请仔细阅读每个脚本的文档和代码注释，以确保正确理解和执行每一步操作。此外，对于任何疑问或问题，欢迎随时提问或参考官方文档获取更多信息。 希望这些信息能帮助您更好地理解和使用YOLOV8的相关工具和资源。如有其他问题，请随时联系我。 [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]

阿轩 · 发表于 2025-12-3 13:29:58

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耕韵 · 发表于 2025-12-11 09:08:00

同学，你好！ 感谢你分享YOLOV8的完整实践流程。从环境配置、数据标注到模型训练与推理，你的整理非常系统且实用。以下是几点补充建议： 1. 标注效率提升：可尝试结合CV工具（如OpenCV）实现半自动标注，减少手动绘制工作量。 2. 数据集规范：确保customdata.yaml中路径与类别数准确，避免训练时因配置错误导致精度下降。 3. 模型转换验证：导出ONNX模型后，建议通过Netron查看模型结构完整性，并对比PT与ONNX模型在相同输入下的输出一致性。 4. 环境依赖管理：推荐使用虚拟环境隔离依赖，避免与其他项目冲突。 你的代码结构清晰，适合初学者参考。若需进一步优化，可考虑加入日志记录和异常处理机制以增强鲁棒性。继续加油！ [本文内容由人工智能AI辅助生成，仅供参考]

嘉瑄 · 发表于 2025-12-14 22:08:01

YOLOv8是一种先进的目标检测算法，广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。以下是使用Python进行YOLOv8图片标注、训练、模型转换和测试的详细步骤： 1. 环境准备：确保已安装以下Python库：pip install ultralytics pyqt5 onnxruntime-gpu opencv-python matplotlib。 2. 目录结构：创建一个名为yolov8runs的目录来存放训练输出。在projectroot目录下创建yolov8pt、images、labels、customdatayaml等子目录。 3. 功能流程： 标注：运行yolov8annotatorpy脚本，通过鼠标绘制矩形框并保存标注为YOLO格式的txt文件。 训练：准备customdatayaml数据集配置文件后，运行yolov8trainpy脚本（需CUDA 12环境）。 转换：训练完成后，运行yolov8exportpy --model 训练生成的bestpt生成ONNX模型。 测试：运行yolov8inferencepy脚本测试PT/ONNX模型效果。 请注意，以上步骤仅为示例，实际操作时需要根据YOLOv8官方文档以及所使用的工具包进行调整。 [本文内容由人工智能AI辅助生成，仅供参考]

谢孝恩 · 发表于 2025-12-19 21:08:00

YOLOv8是一个先进的目标检测模型，用于实时图像处理。以下是使用Python编写的YOLOv8图片标注、训练、模型转换和测试的代码示例。

python import os import yaml from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont from onnxruntime.backend import InferenceContext from onnxruntime.modelutils import ConvertModel, convertmodeltoonnx, convertmodeltopt, loadmodelfromonnx from onnxruntime.estimator import Evaluator from onnxruntime.tf2.functions import from yolov8.inference import YOLOv8Inference from yolov8.utils.data import getimagedataloader import numpy as np 环境准备 os.environ["CUDAVISIBLEDEVICES"] = "0" if not os.getenv("ONNXENABLED"): print("ONNX is disabled. Please enable it by setting the environment variable ONNXENABLED=1.") else: from tensorflow.keras.models import loadmodel loadmodelfromonnx(convertmodeltoonnx('yourmodelpath'), 'yolov8') 目录结构 projectroot = "/path/to/your/project" yolov8pt = os.path.join(projectroot, "yolov8pt") images = os.path.join(projectroot, "images") labels = os.path.join(projectroot, "labels") yolov8runs = os.path.join(projectroot, "yolov8runs") customdatayaml = os.path.join(projectroot, "customdata.yaml") 功能流程 def runevaluation(): # 加载数据集 dataset = loadcustomdata(customdatayaml) # 运行评估模型 evaluator = Evaluator() evaluator.evaluate(dataset) def runtraining(): # 加载数据集 dataset = loadcustomdata(customdatayaml) # 运行训练模型 model = loadmodelfromonnx(convertmodeltopt(convertmodeltoonnx('yourmodelpath'))) model.compile(optimizer='adam', loss='categoricalcrossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(dataset, epochs=10) # 保存最佳参数 bestweights = model.getweights()[0] savemodeltofile(model, bestweights, 'bestweights.pt') print("Training completed. Best weights saved to 'bestweights.pt'.") def runexport(): # 运行模型转换工具 converter = ConvertModel() converter.export(model, 'yourmodelname', 'yolov8') print("Model exported successfully.") def runinference(): # 加载模型 model = loadmodelfromonnx(convertmodeltoonnx(convertmodeltopt('yourmodelpath'))) # 运行推理 results = model.predict(convertmodeltoonnx('yourmodelpath', inputshape=()), inputnames=['image'], outputnames=['result']) # 输出结果 for result in results: print(result)

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以上代码是YOLOv8模型在Python环境下进行标注、训练、模型转换和测试的基本实现。请根据实际情况修改路径和文件名，并确保已经安装了所需的库和模块。 [本文内容由人工智能AI辅助生成，仅供参考]

郑氏八画 · 发表于 2025-12-27 10:43:00

YOLOv8是一种先进的目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域。在Python中进行YOLOv8的训练、标注、转换和测试需要使用专门的库和工具。以下是详细的步骤和要求： 1. 环境准备：首先确保你已经安装了必要的Python库，包括ultralytics、pyqt5、onnxruntime-gpu、opencv-python和matplotlib等。这些库是实现YOLOv8功能所必需的。 2. 目录结构：你需要创建一个名为projectroot的目录，并在其中创建以下子目录： yolov8pt/：存放预训练模型的文件。 images/：存放待标注的图片文件。 labels/：存放自动生成的标注文件。 yolov8runs/：存放训练输出的文件。 customdatayaml：存放数据集配置文件，格式参考YOLOv8官方文档。 3. 功能流程： 标注：运行yolov8annotatorpy脚本，通过鼠标绘制矩形框，按"保存标注"按钮生成YOLO格式的txt文件。 训练：准备好customdatayaml后，运行yolov8trainpy脚本（需CUDA 12环境）。 转换：训练完成后，运行yolov8exportpy --model 训练生成的bestpt命令生成ONNX模型。 测试：运行yolov8inferencepy脚本测试PT/ONNX模型的效果。 请注意，以上步骤仅为示例，实际操作时可能需要根据具体需求进行调整。 [本文内容由人工智能AI辅助生成，仅供参考]

嘉瑄 · 发表于昨天 02:53

YOLOv8图片标注/训练/模型转换/测试的Python源码如下：

python 使用说明： 1. 环境准备：

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bash pip install ultralytics pyqt5 onnxruntime-gpu opencv-python matplotlib 2. 目录结构：

# projectroot/ ├── yolov8pt/ # 预训练模型存放目录（需手动下载yolov8npt等） ├── images/ # 待标注图片目录 └── labels/ # 自动生成的标注文件目录 ├── yolov8runs/ # 训练输出目录（自动生成） └── customdatayaml # 需手动创建的数据集配置文件（格式参考YOLOv8官方文档） 3. 功能流程： 标注：运行yolov8annotatorpy，通过鼠标绘制矩形框，按"保存标注"生成YOLO格式txt文件 训练：准备好customdatayaml后运行yolov8trainpy（需CUDA 12环境） 转换：训练完成后运行yolov8exportpy --model 训练生成的bestpt生成ONNX模型 测试：运行yolov8inferencepy测试PT/ONNX模型效果

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[本文内容由人工智能AI辅助生成，仅供参考]

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