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训练自己的yolo-v11数据集（二）

参考文章：

超详细目标检测：YOLOv11(ultralytics)训练自己的数据集，新手小白也能学会训练模型，手把手教学一看就会

使用YOLO11训练自己的数据集【下载模型】-【导入数据集】-【训练模型】-【评估模型】-【导出模型】

YOLOv11训练自己的数据集（从代码下载到实例测试）

yolov8（Ultralytics）可视化界面ui设计，基于pyqt5，单py文件即插即用

先说结论：

1.我最终参考第二篇跑成功了，原始数据是28张来自不同镜头的桥梁照片。

2.使用labelimg，直接生成yolo格式的数据，不用经过转换也可以成功，

代码如下：

划分代码直接照抄：

# 作者：CSDN-笑脸惹桃花 https://blog.csdn.net/qq_67105081?type=blog
# github:peng-xiaobai https://github.com/peng-xiaobai/Dataset-Conversion
import os
import shutil
import random


# random.seed(0)  #随机种子，可自选开启
def split_data(file_path, label_path, new_file_path, train_rate, val_rate, test_rate):
    images = os.listdir(file_path)
    labels = os.listdir(label_path)
    images_no_ext = {os.path.splitext(image)[0]: image for image in images}
    labels_no_ext = {os.path.splitext(label)[0]: label for label in labels}
    matched_data = [(img, images_no_ext[img], labels_no_ext[img]) for img in images_no_ext if img in labels_no_ext]

    unmatched_images = [img for img in images_no_ext if img not in labels_no_ext]
    unmatched_labels = [label for label in labels_no_ext if label not in images_no_ext]
    if unmatched_images:
        print("未匹配的图片文件:")
        for img in unmatched_images:
            print(images_no_ext[img])
    if unmatched_labels:
        print("未匹配的标签文件:")
        for label in unmatched_labels:
            print(labels_no_ext[label])

    random.shuffle(matched_data)
    total = len(matched_data)
    train_data = matched_data[:int(train_rate * total)]
    val_data = matched_data[int(train_rate * total):int((train_rate + val_rate) * total)]
    test_data = matched_data[int((train_rate + val_rate) * total):]

    # 处理训练集
    for img_name, img_file, label_file in train_data:
        old_img_path = os.path.join(file_path, img_file)
        old_label_path = os.path.join(label_path, label_file)
        new_img_dir = os.path.join(new_file_path, 'train', 'images')
        new_label_dir = os.path.join(new_file_path, 'train', 'labels')
        os.makedirs(new_img_dir, exist_ok=True)
        os.makedirs(new_label_dir, exist_ok=True)
        shutil.copy(old_img_path, os.path.join(new_img_dir, img_file))
        shutil.copy(old_label_path, os.path.join(new_label_dir, label_file))
    # 处理验证集
    for img_name, img_file, label_file in val_data:
        old_img_path = os.path.join(file_path, img_file)
        old_label_path = os.path.join(label_path, label_file)
        new_img_dir = os.path.join(new_file_path, 'val', 'images')
        new_label_dir = os.path.join(new_file_path, 'val', 'labels')
        os.makedirs(new_img_dir, exist_ok=True)
        os.makedirs(new_label_dir, exist_ok=True)
        shutil.copy(old_img_path, os.path.join(new_img_dir, img_file))
        shutil.copy(old_label_path, os.path.join(new_label_dir, label_file))
    # 处理测试集
    for img_name, img_file, label_file in test_data:
        old_img_path = os.path.join(file_path, img_file)
        old_label_path = os.path.join(label_path, label_file)
        new_img_dir = os.path.join(new_file_path, 'test', 'images')
        new_label_dir = os.path.join(new_file_path, 'test', 'labels')
        os.makedirs(new_img_dir, exist_ok=True)
        os.makedirs(new_label_dir, exist_ok=True)
        shutil.copy(old_img_path, os.path.join(new_img_dir, img_file))
        shutil.copy(old_label_path, os.path.join(new_label_dir, label_file))
    print("数据集已划分完成")


if __name__ == '__main__':
    file_path = r"D:\Bob\yolo\train\data\JPEGImages"  # 图片文件夹
    label_path = r'D:\Bob\yolo\train\data\labels'  # 标签文件夹
    new_file_path = r"D:\Bob\yolo\train\VOCdevkit"  # 新数据存放位置
    split_data(file_path, label_path, new_file_path, train_rate=0.8, val_rate=0.1, test_rate=0.1)

训练参考第二篇：

data.yaml

train: D:/Bob/yolo/train/VOCdevkit/train/images  # train images (relative to 'path') 128 images
val: D:/Bob/yolo/train/VOCdevkit/val/images  # val images (relative to 'path') 128 images
test: D:/Bob/yolo/train/VOCdevkit/test/images

nc: 2

# Classes
names: ['line','abort_line']

train训练代码

from ultralytics import YOLO
from ultralytics import RTDETR



if __name__ == '__main__':
    # 加载模型
    model = YOLO(r'ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml')  # 不使用预训练权重训练
    # model = YOLO(r'yolov8.yaml').load("yolov8n.pt")  # 使用预训练权重训练
    # 训练参数 ----------------------------------------------------------------------------------------------
    model.train(
        data=r'D:/Bob/PyProject/ultralytics-8.3.58/data.yaml',
        epochs=300,  # (int) 训练的周期数
        patience=50,  # (int) 等待无明显改善以进行早期停止的周tiao期数
        batch=16,  # (int) 每批次的图像数量（-1 为自动批处理）
        imgsz=640,  # (int) 输入图像的大小，整数或w，h
        save=True,  # (bool) 保存训练检查点和预测结果
        save_period=-1,  # (int) 每x周期保存检查点（如果小于1则禁用）
        cache=False,  # (bool) True/ram、磁盘或False。使用缓存加载数据
        device='',  # (int | str | list, optional) 运行的设备，例如 cuda device=0 或 device=0,1,2,3 或 device=cpu
        workers=8,  # (int) 数据加载的工作线程数（每个DDP进程）
        project='runs/train',  # (str, optional) 项目名称
        name='exp',  # (str, optional) 实验名称，结果保存在'project/name'目录下
        exist_ok=False,  # (bool) 是否覆盖现有实验
        pretrained=True,  # (bool | str) 是否使用预训练模型（bool），或从中加载权重的模型（str）
        optimizer='SGD',  # (str) 要使用的优化器，选择=[SGD，Adam，Adamax，AdamW，NAdam，RAdam，RMSProp，auto]
        verbose=True,  # (bool) 是否打印详细输出
        seed=0,  # (int) 用于可重复性的随机种子
        deterministic=True,  # (bool) 是否启用确定性模式
        single_cls=False,  # (bool) 将多类数据训练为单类
        rect=False,  # (bool) 如果mode='train'，则进行矩形训练，如果mode='val'，则进行矩形验证
        cos_lr=False,  # (bool) 使用余弦学习率调度器
        close_mosaic=0,  # (int) 在最后几个周期禁用马赛克增强
        resume=False,  # (bool) 从上一个检查点恢复训练
        amp=True,  # (bool) 自动混合精度（AMP）训练，选择=[True, False]，True运行AMP检查
        fraction=1.0,  # (float) 要训练的数据集分数（默认为1.0，训练集中的所有图像）
        profile=False,  # (bool) 在训练期间为记录器启用ONNX和TensorRT速度
        freeze=None,  # (int | list, 可选) 在训练期间冻结前 n 层，或冻结层索引列表。
        # 分割
        overlap_mask=True,  # (bool) 训练期间是否应重叠掩码（仅适用于分割训练）
        mask_ratio=4,  # (int) 掩码降采样比例（仅适用于分割训练）
        # 分类
        dropout=0.0,  # (float) 使用丢弃正则化（仅适用于分类训练）
        # 超参数 ----------------------------------------------------------------------------------------------
        lr0=0.01,  # (float) 初始学习率（例如，SGD=1E-2，Adam=1E-3）
        lrf=0.01,  # (float) 最终学习率（lr0 * lrf）
        momentum=0.937,  # (float) SGD动量/Adam beta1
        weight_decay=0.0005,  # (float) 优化器权重衰减 5e-4
        warmup_epochs=3.0,  # (float) 预热周期（分数可用）
        warmup_momentum=0.8,  # (float) 预热初始动量
        warmup_bias_lr=0.1,  # (float) 预热初始偏置学习率
        box=7.5,  # (float) 盒损失增益
        cls=0.5,  # (float) 类别损失增益（与像素比例）
        dfl=1.5,  # (float) dfl损失增益
        pose=12.0,  # (float) 姿势损失增益
        kobj=1.0,  # (float) 关键点对象损失增益
        label_smoothing=0.0,  # (float) 标签平滑（分数）
        nbs=64,  # (int) 名义批量大小
        hsv_h=0.015,  # (float) 图像HSV-Hue增强（分数）
        hsv_s=0.7,  # (float) 图像HSV-Saturation增强（分数）
        hsv_v=0.4,  # (float) 图像HSV-Value增强（分数）
        degrees=0.0,  # (float) 图像旋转（+/- deg）
        translate=0.1,  # (float) 图像平移（+/- 分数）
        scale=0.5,  # (float) 图像缩放（+/- 增益）
        shear=0.0,  # (float) 图像剪切（+/- deg）
        perspective=0.0,  # (float) 图像透视（+/- 分数），范围为0-0.001
        flipud=0.0,  # (float) 图像上下翻转（概率）
        fliplr=0.5,  # (float) 图像左右翻转（概率）
        mosaic=1.0,  # (float) 图像马赛克（概率）
        mixup=0.0,  # (float) 图像混合（概率）
        copy_paste=0.0,  # (float) 分割复制-粘贴（概率）
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