yolov8训练

0. 环境

0. cuda环境
1. 下载NVIDIA显卡驱动

• 输入设备显卡型号搜索适合的驱动下载安装

2. 安装好后cmd窗口输入nvidia-smi查看可安装的最高版本cuda(右上角版本号）

   • （或者win+s 搜索nvidia control panel 控制面板->左上菜单帮助->系统信息->左上角组件->查看3d设置NVCUDA64.dll产品名称对应的cuda版本即为可安装的最高cuda版本）

3. 下载并安装合适版本cuda

4. 下载并安装合适版本cudnn

5. 安装好cuda和cudnn后，可通过nvcc -V或nvcc --version查看并验证cuda的版本

6. pytorch环境

   1. 下载anaconda
      • 清华源
      • 官网
   2. 创建虚拟环境
      1. cmd窗口输入conda env list查看现有虚拟环境
      2. 输入conda create -n env_name python=x.x
      3. 激活创建的虚拟环境conda activate env_name
   3. 下载并安装合适版本pytorch
      • 在激活后的虚拟环境下conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge
   4. 验证pytorch的安装是否成功
      • 在虚拟环境的终端依次输入
      • python # 进入python环境
      • import torch # 导入torch包
      • torch.cuda.is_available() # 查看cuda是否可用 返回true为可用
      • torch.__version__ # 查看torch版本

7. yolov8环境

   1. 下载源码 git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
   2. 安装 虚拟环境下pip install ultralytics -i https://pypi.douban.com/simple/ （或者cd到E:\code\ultralytics\setup.py代码路径下python setup.py install）
   • 可能遇到的报错 ERROR: Cannot uninstall 'PyYAML'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
   • 网上看到的解决办法pip install PyYAML --ignore-installed，但再次安装ultralytics仍然报错
   • 后来发现可以先去本地把PyYAML的包先删掉再安装

如果是pip安装 删掉D:\Anaconda\Lib\site-packages PyYAML-6.0.1.dist-info
如果是caonda安装 删掉D:\Anaconda\pkgs pyyaml-3.13-py37hfa6e2cd_0 还有压缩包pyyaml-3.13-py37hfa6e2cd_0.tar也要删掉

1. 以上下载若不成功请科学上网或者在网上找对应的包安装

也可以再在Users目录下给pip和conda换源后重新install

• pip
  • 在C:\Users\Administrator用户目录下添加pip文件夹
  • 在文件夹下新建pip.ini文件最后加上以下信息

# This file has been autogenerated or modified by NVIDIA PyIndex.
# In case you need to modify your PIP configuration, please be aware that
# some configuration files may have a priority order. Here are the following 
# files that may exists in your machine by order of priority:
#
# [Priority 1] Site level configuration files
#	1. `D:\Anaconda\envs\python38\pip.ini`
#
# [Priority 2] User level configuration files
#	1. `C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\pip\pip.ini`
#	2. `C:\Users\Administrator\pip\pip.ini`
#
# [Priority 3] Global level configuration files
#	1. `C:\ProgramData\pip\pip.ini`

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
[install]
trusted-host = mirrors.tsinghua.com
               pypi.ngc.nvidia.com
no-cache-dir = true
extra-index-url =
                  https://pypi.ngc.nvidia.com

• conda
  • 记事本打开C:\Users\Administrator\.condarc文件
  • 在文件最后加上以下信息

default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

1. ultralytics\cfg\datasets\VOC.yaml 数据集配置

• 复制一份ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml

• 修改训练、验证、测试数据集路径

• 修改类别名称，不需要加双引号（注意类别名称要与txt标签对应）

2. ultralytics\cfg\models\v8\yolov8.yaml 网络结构配置

• 复制一份ultralytics\cfg\models\v8\yolov8_my.yaml

• 修改类别数目nc

• 修改backbone和head里的输入输出参数（默认是yolov8n的）

3. ultralytics\cfg\default.yaml 训练配置

• 复制一份ultralytics\cfg\default_copy.yaml(作为源码备份)

• 直接修改ultralytics\cfg\default.yaml 的配置参数

• Train settings

  • 修改model配置路径为 models\v8\yolov8_my.yaml
  • 修改data配置路径为 datasets\VOC_my.yaml
  • 修改epochs （整个数据集迭代次数）
  • 修改batch数 （每批次输入图像数目进行权重更新）
  • 修改imgsz （输入训练的图像尺寸）
  • 修改device （指定GPU为0 1…或者cpu）
  • 修改pretrained （是否使用预训练模型，可指定预训练模型路径）
  • 修改optimizer （选择合适的优化器，或默认自动选择）
  • single_cls （将多分类数据当单类检测训练）

• Val/Test settings

  • 修改max_det （一张图中检测的最多目标数）

• Prediction settings

  • show_labels/hide_labels （是否显示标签）
  • show_conf/hide_conf （是否显示置信度）
  • line_width （boundingbox的线宽）

4. 将voc图像标注转换为yolo格式

if not isinstance(_file_extension, list): # 判断_file_extension的类型是不是list
os.path.splitext(path) # 分割路径，返回路径名和文件扩展名的元组 ('点之前的路径','.点以及后缀') 
os.path.split(path)	# 把路径分割成 dirname 和 basename，返回一个元组 ('最后一个斜杠以及之前的路径','最后一个斜杠之后的文件名及点后缀')
...

• 文件的存放形式：直接图片和标注放在同一个文件夹

5. 训练

• 在项目终端输入以下指令

yolo cfg=ultralytics/cfg/default.yaml
# yolo task=detect mode=train model=E:\code\github\ultralytics\ultralytics\cfg\models\v8\yolov8_my.yaml data=E:\code\github\ultralytics\ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml epochs=100 batch=2

• win nvidia-smi –l t 其中t为刷新频率的时间
• ubuntu watch -n 1 nvidia-smi

5. bug

5.1 训练时box_loss和cls_loss都为nan值 && p r map的值都是0

Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
2/100     0.679G        nan        nan        nan          3       1024: 100%|██████████| 543/543 [03:39<00:00,  2.47it/s]
            Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 272/272 [00:43<00:00,  6.31it/s]
              all       1086       4304          0          0          0          0

• \ultralytics\ultralytics\cfg\default.yaml
  • amp 设置为False amp: False # (bool) Automatic Mixed Precision (AMP) training, choices=[True, False], True runs AMP check
  • 修改后loss出现数值了，但是p r map等参数仍然都还是0；
• 看网上的评论可能与显卡和cuda版本有关，换个环境训练后就没有这个问题了
  • 原环境win,1650,cuda11.6,pytorch1.12.1；
  • 现环境Ubuntu20.04,cuda11.6,pytorch1.12.1