关于YOLO8学习（三）训练自定义的数据集

本文主要是介绍关于YOLO8学习（三）训练自定义的数据集，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前文

关于YOLO8学习（一）环境搭建，官方检测模型部署到手机
关于YOLO8学习（二）数据集收集，处理

简介

本文将会讲解：
（1）如何通过PyCharm，进行训练数据，实现人脸检测

开发环境

win10、python 3.11、cmake、pytorch2.0.1+cu117、pycharm、ultralytics==8.0.134
要特别注意，不要升级到python312，目前onnx还没支持到312，所以转换了，会导致转换模型失效。
对于上述环境如何配置，请看我之前的文章。

开发过程

首先要明确一点，我们是要用过pycharm集合python311环境，训练出一个Yolo8的模型，用于后续的操作的。
而如何训练，训练又有些什么坑，本文就是讲述这个的。先放出所有训练相关的代码：

训练入口：main.py

# fruit 300
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这篇关于关于YOLO8学习（三）训练自定义的数据集的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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