使用自定义数据训练 YOLOv 实例分割

### 使用YOLOv8进行实例分割并训练自定义数据集 #### 准备工作 为了使用YOLOv8进行实例分割，在自定义数据上完成这一过程，需先准备合适的开发环境。确保已安装Python及相关依赖库，如PyTorch等机器学习框架[^2]。 #### 创建项目结构 建立合理的文件夹结构有助于管理代码和资源。通常情况下，建议创建如下所示的基础架构： - `datasets/`：放置所有使用的数据集。 - `models/`：保存预训练模型权重和其他相关配置文件。 - `results/`：存储实验结果、日志信息等。 - `src/`：编写源码的位置，比如训练脚本。 #### 加载与预处理数据 对于特定的数据集，例如TrashCan 1.0 An Instance-Segmentation，其包含了用于检测和分割海底及其周围垃圾的水下图片。这类数据集可能需要额外的预处理步骤来适应YOLOv8的要求。这包括但不限于调整图像尺寸、转换标注格式为COCO风格JSON文件等形式[^1]。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('path_to_your_config.yaml').load('pretrained_weights_path') ``` 此段代码展示了如何加载预先存在的配置文件以及初始化网络权重。这里的路径应替换为你实际拥有的配置文件地址及预训练好的权重位置。 #### 开始训练 一旦完成了上述准备工作，则可以调用`.train()`方法启动训练流程。下面是一个简单的例子展示怎样设置一些基本参数来进行训练： ```python # Train the model with specified parameters model.train( data='path_to_data_yaml', # Path to dataset configuration file (e.g., COCO format) epochs=150, # Number of training iterations over entire dataset imgsz=640, # Input image size during training phase batch=2, # Batch size per GPU used while optimizing loss function workers=0 # Number of worker threads for loading batches into memory ) ``` 通过指定不同的超参选项，可以根据具体应用场景微调模型表现。值得注意的是，这里提到的工作线程数被设为零是为了简化示例；实践中可根据硬件条件适当增加以加速读取速度[^3]。 #### 后续操作 完成训练之后，还可以继续探索更多高级特性，如评估测试集上的性能指标、导出优化后的推理引擎供生产环境中部署等等。