第 1 页 共 4 页
yolov8 模型的训练方法
【最新版 2 篇】
目录（篇 1）
一、YOLOv8 模型概述
二、YOLOv8 模型的训练方法
1.数据集准备
2.训练环境的搭建
3.训练参数的设置
4.训练过程
5.训练结果评估
正文（篇 1）
一、YOLOv8 模型概述
YOLO（You Only Look Once）是一款实时目标检测算法，广泛应用于
计算机视觉领域。YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，相较于前代方法有了
很大的改进。它采用了先进的网络结构，如 CSPNet、PANet 等，以及更高
效的损失函数，如焦点损失（Focal Loss）。这些改进使得 YOLOv8 在检测
速度和精度方面都取得了很好的表现。
二、YOLOv8 模型的训练方法
1.数据集准备
训练 YOLOv8 模型需要一个包含图片和对应标注数据的数据集。通常
可以使用 LabelImg 等工具制作数据集。首先，需要下载 LabelImg 并安装
相关库。然后，使用 LabelImg 制作 YOLO 数据集，包括训练集、验证集和
测试集。
2.训练环境的搭建
资源评论
