1.Yolov8介绍

 Ultralytics YOLOv8 是由 Ultralytics 开发的一个前沿的 SOTA 模型。它在以前成功的 YOLO 版本基础上，引入了新的功能和改进，进一步提升了其性能和灵活性。YOLOv8 基于快速、准确和易于使用的设计理念，使其成为广泛的目标检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。

 YOLOv8 算法优化点：

1. 提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求；

2. 将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构；

3. Head 部分相比 YOLOv5 改动较大，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free

4. Loss 采用 TaskAlignedAssigner 正样本分配策略，并引入了 Distribution Focal Loss

5. 引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度

github: GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

可以看出 YOLOv8 相比 YOLOv5 精度提升非常多，但是 N/S/M 模型相应的参数量和 FLOPs 都增加了不少

2.用自己的数据集训练yolov8

选择道路缺陷数据集作为本文数据集

缺陷类型：crack 

数据集数量：195张

标记后的文件夹如下

2.1 通过split_train_val.py得到trainval.txt、val.txt、test.txt 

# coding:utf-8import os
import random
import argparseparser = argparse.ArgumentParser()
#xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下
parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path')
#数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main
parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.8
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):os.makedirs(txtsavepath)num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')for i in list_index:name = total_xml[i][:-4] + '\\n'if i in trainval:file_trainval.write(name)if i in train:file_train.write(name)else:file_val.write(name)else:file_test.write(name)file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()

2.2  通过voc_label.py得到适合yolov5训练需要的

将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件:

# -*- coding: utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwdsets = ['train', 'val']
classes = ["crack"]   # 改成自己的类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)def convert(size, box):dw = 1. / (size[0])dh = 1. / (size[1])x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1w = box[1] - box[0]h = box[3] - box[2]x = x * dww = w * dwy = y * dhh = h * dhreturn x, y, w, hdef convert_annotation(image_id):in_file = open('Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')out_file = open('labels/%s.txt' % (image_id), 'w')tree = ET.parse(in_file)root = tree.getroot()size = root.find('size')w = int(size.find('width').text)h = int(size.find('height').text)for obj in root.iter('object'):difficult = obj.find('difficult').text#difficult = obj.find('Difficult').textcls = obj.find('name').textif cls not in classes or int(difficult) == 1:continuecls_id = classes.index(cls)xmlbox = obj.find('bndbox')b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),float(xmlbox.find('ymax').text))b1, b2, b3, b4 = b# 标注越界修正if b2 > w:b2 = wif b4 > h:b4 = hb = (b1, b2, b3, b4)bb = convert((w, h), b)out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\\n')wd = getcwd()
for image_set in sets:if not os.path.exists('labels/'):os.makedirs('labels/')image_ids = open('ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()list_file = open('%s.txt' % (image_set), 'w')for image_id in image_ids:list_file.write(abs_path + '/images/%s.jpg\\n' % (image_id))convert_annotation(image_id)list_file.close()

最终得到

2.3 配置 ultralytics/datasets/crack.yaml

path: D:/ultralytics-main/data/crack  # dataset root dir
train: train.txt  # train images (relative to 'path') 118287 images
val: val.txt  # val images (relative to 'path') 5000 images# number of classes
nc: 1# class names
names:0: crack

2.4默认参数开启训练

yolo task=detect mode=train model=yolov8s.yaml   data=ultralytics/datasets/crack.yaml