[YOLOv8] YOLOv8 Custom Train, 사용자 데이터 학습

2023.07.21 - [DeepLearning/YOLO] - [YOLOv8] YOLOv8 install windows 10

[YOLOv8] YOLOv8 install windows 10

 

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1. Dataset Annotation

Yolov8의 dataset을 준비하기 위해 roboflow를 사용한다.

https://app.roboflow.com/ctec

Sign in to Roboflow

 

1.1 Workspace 생성

 

 

 

1.2 Project 생성

 

 - Object Detection 프로젝트를 생성한다.

 

 

1.3 Project에 Folder 업로드

 

 - Project에 폴더 혹은 이미지 파일을 업로드

 - Save and Continue

 - 이후 Preprocessing, Augmentation을 선택하여 추가할 수 있다.

 

 

1.4 Annotation

 

- Annotate Tab에서 이미지를 labeling.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.5 Export Dataset

 

 - Export Dataset으로 Data를 Export

 - Format으로 YOLOv8을 선택

 - download zip to computer를 선택하여 .zip 파일로 data를 export 한다.

 

 

2. Custom Training

 - YOLOv8 폴더에서 아래 python 코드를 작성.

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # basic model load

if __name__ == '__main__':
    results = model.train(data='./datasets/data.yaml', epochs=100, imgsz=640, workers=2)

 

 - 학습 파라미터

•  data : .yaml 파일 path를 입력. (roboflow data export시 해당 zip파일 내부에 포함)
•  workers : train에 사용하는 worker 수. (미입력 시 8이 기본. HW 사양에 따라 workers 수를  줄여야 할 수 있음)

 

 - 학습 진행

 

 - ultralytics/runs/detec/ 경로 아래 학습 완료 파일이 저장된다.

 

 

 

 

 

 

 

 

끝.