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# 训练自己的YOLOv8模型
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## 准备数据集
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### 安装 LabelImg
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在命令提示符中输入以下命令：
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```bash
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pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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```
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等待安装完成
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运行
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```bash
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labelimg
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```
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启动之后界面长这样
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设置自动保存
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labelimg的常用快捷键（熟练使用快捷键，提高效率）
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| 快捷键 | 功能 |
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| :--- | :----: |
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| W | 画框（创建或编辑标签框） |
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| D |切换到下一张图片 |
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| A |切换到上一张图片 |
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| CTRL+Q | 退出LabelImg |
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| CTRL+S |保存当前图片的标签 |
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| Delete | 删除当前选中的标签框 |
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### 开始标注
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- 点击Open Dir 选择原图片所在文件夹
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- 点击Change Save Dir 选择存储位置
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- 使用快捷键，开始标注，左侧将格式设置成yolo
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### 将标注好的数据集按照指定路径放置
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## 训练YOLOv8模型
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- 由于本地安装cuda较为麻烦，这里不做介绍，本文将使用腾讯云算力平台
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### 登录并进入腾讯云高性能应用服务 HAI
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### 创建实例
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- 可选用预装了cuda的Pytorch，算力方案越贵，训练速度越快，普通1.2元/时的也够用了。
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- 创建实例之后，选择CloudStudio进入后台
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- 在终端安装yolo环境，克隆训练程序，上传数据集
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- 使用国内服务器时候可使用清华源加速
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```bash
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pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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```
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- 使用国外服务器时候可直接
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```bash
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pip install ultralytics
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```
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- 安装libGL.so.1 库
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```bash
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sudo apt-get update
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sudo apt-get install libgl1-mesa-glx
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```
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- 环境安装完成后，克隆此训练代码
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```bash
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git clone http://gitea.qutcmrt.top/Robofish/YOLOv8.git
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```
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- 上传刚刚准备好的数据集datasets
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- 修改yolo.yaml的内容，直接复制绝对路径。
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### 开始训练
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```bash
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yolo train data=yolo.yaml model=yolov8n.pt epochs=300 imgsz=640 batch=8 workers=0 device=0
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```
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- 其中 data=YOLO.yaml 修改为实际yaml路径，model=yolov8n.pt修改为模型路径（按照教程走不用修改）
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- 如果使用cpu训练，修改device='cpu',如果想使用多卡训练，device='\0,1,2,xxx\'
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### 结束训练
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- 训练完成的模型将位于 ' runs\detect\train\weights '
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- 右键下载，即可将训练好的模型下载到本地。
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## 测试模型
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- 在安装了ultralytics的电脑中，运行scripts文件夹中的track_test.py,修改模型和摄像头。
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## 常见问题
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### LabelImg无法标注，闪退
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- 路径不能有中文
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- 请使用python3.9（推荐使用anconda）
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### 使用yolov8n 但是下载的是yolo11n
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- 删除文件夹里的yolov8n.pt即可。（其实可以直接用11了，速度更快，效果更好）
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