YOLOv8模型训练参数详细解析

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四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
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《------正文------》

引言

最近很多小伙伴问我，关于yolov8的目标检测模型训练参数该如何设置。这篇文章对其相关训练参数和使用方法进行了详细说明。希望对大家有所帮助！感谢大家的点赞支持！

YOLOv8模型训练代码

我们常用的YOLOv8目标检测模型训练时使用的代码如下：

from ultralytics import YOLO
# 加载官方预训练模型
model = YOLO("yolov8n.pt")  
# 模型训练
results = model.train(data="data.yaml", epochs=100, batch=4)

模型大小选择

model = YOLO("yolov8n.pt") 表示使用的是v8n模型来训练。如果想使用其他大小的模型，只需要把n改为其他大小的对应字母即可。例如：

model = YOLO("yolov8s.pt")
model = YOLO("yolov8m.pt")
model = YOLO("yolov8l.pt")
model = YOLO("yolov8x.pt")

不同模型参数大小如下，v8n是参数量最小的模型。一般情况下，模型越大，最终模型的性能效果也会越好。可根据自己实际需求选择相应的模型大小进行训练。
在这里插入图片描述

训练参数设置

通过运行model.train(data="data.yaml", epochs=100, batch=4)训练v8模型，其中(data="data.yaml", epochs=100, batch=4)是训练设置的参数,没有添加的训练参数都是使用的默认值。官方其实给出了很多其他相关参数，详细说明见下文。
如果我们需要自己修改其他训练参数，只需要在train后面的括号中加入相应的参数和具体值即可。例如加上模型训练优化器参数optimizer,其默认值是auto。可设置的值为：SGD, Adam, AdamW, NAdam, RAdam, RMSProp。常用SGD或者AdamW。我们可以直接将其设置为SGD，写法如下：

# 模型训练，添加模型优化器设置
results = model.train(data="data.yaml", epochs=100, batch=4, optimizer='SGD')

训练参数说明

YOLOv8 模型的训练设置包括训练过程中使用的各种超参数和配置。这些设置会影响模型的性能、速度和准确性。关键的训练设置包括批量大小、学习率、动量和权重衰减。此外，优化器、损失函数和训练数据集组成的选择也会影响训练过程。对这些设置进行仔细的调整和实验对于优化性能至关重要。以下是官方给出了训练可设置参数和说明：

参数名	默认值	说明
`model`	`None`	指定用于训练的模型文件。接受指向 `.pt` 预训练模型或 `.yaml` 配置文件。对于定义模型结构或初始化权重至关重要。
`data`	`None`	数据集配置文件的路径（例如 `coco8.yaml`).该文件包含特定于数据集的参数，包括训练数据和验证数据的路径、类名和类数。
`epochs`	`100`	训练总轮数。每个epoch代表对整个数据集进行一次完整的训练。调整该值会影响训练时间和模型性能。
`time`	`None`	最长训练时间（小时）。如果设置了该值，则会覆盖 `epochs` 参数，允许训练在指定的持续时间后自动停止。对于时间有限的训练场景非常有用。
`patience`	`100`	在验证指标没有改善的情况下，提前停止训练所需的epoch数。当性能趋于平稳时停止训练，有助于防止过度拟合。
`batch`	`16`	批量大小，有三种模式:设置为整数(例如，’ Batch =16 ‘)， 60% GPU内存利用率的自动模式(’ Batch =-1 ‘)，或指定利用率分数的自动模式(’ Batch =0.70 ')。
`imgsz`	`640`	用于训练的目标图像尺寸。所有图像在输入模型前都会被调整到这一尺寸。影响模型精度和计算复杂度。
`save`	`True`	可保存训练检查点和最终模型权重。这对恢复训练或模型部署非常有用。
`save_period`	`-1`	保存模型检查点的频率，以 epochs 为单位。值为-1 时将禁用此功能。该功能适用于在长时间训练过程中保存临时模型。
`cache`	`False`	在内存中缓存数据集图像 (`True`/`ram`）、磁盘 (`disk`），或禁用它 (`False`).通过减少磁盘 I/O 提高训练速度，但代价是增加内存使用量。
`device`	`None`	指定用于训练的计算设备：单个 GPU (`device=0`）、多个 GPU (`device=0,1`)、CPU (`device=cpu`)，或苹果芯片的 MPS (`device=mps`).
`workers`	`8`	加载数据的工作线程数（每 `RANK` 多 GPU 训练）。影响数据预处理和输入模型的速度，尤其适用于多 GPU 设置。
`project`	`None`	保存训练结果的项目目录名称。允许有组织地存储不同的实验。
`name`	`None`	训练运行的名称。用于在项目文件夹内创建一个子目录，用于存储训练日志和输出结果。
`exist_ok`	`False`	如果为 True，则允许覆盖现有的项目/名称目录。这对迭代实验非常有用，无需手动清除之前的输出。
`pretrained`	`True`	决定是否从预处理模型开始训练。可以是布尔值，也可以是加载权重的特定模型的字符串路径。提高训练效率和模型性能。
`optimizer`	`'auto'`	为训练模型选择优化器。选项包括 `SGD`, `Adam`, `AdamW`, `NAdam`, `RAdam`, `RMSProp` 等，或 `auto` 用于根据模型配置进行自动选择。影响收敛速度和稳定性
`verbose`	`False`	在训练过程中启用冗长输出，提供详细日志和进度更新。有助于调试和密切监控培训过程。
`seed`	`0`	为训练设置随机种子，确保在相同配置下运行的结果具有可重复性。
`deterministic`	`True`	强制使用确定性算法，确保可重复性，但由于对非确定性算法的限制，可能会影响性能和速度。
`single_cls`	`False`	在训练过程中将多类数据集中的所有类别视为单一类别。适用于二元分类任务，或侧重于对象的存在而非分类。
`rect`	`False`	可进行矩形训练，优化批次组成以减少填充。这可以提高效率和速度，但可能会影响模型的准确性。
`cos_lr`	`False`	利用余弦学习率调度器，根据历时的余弦曲线调整学习率。这有助于管理学习率，实现更好的收敛。
`close_mosaic`	`10`	在训练完成前禁用最后 N 个epoch的马赛克数据增强以稳定训练。设置为 0 则禁用此功能。
`resume`	`False`	从上次保存的检查点恢复训练。自动加载模型权重、优化器状态和历时计数，无缝继续训练。
`amp`	`True`	启用自动混合精度 (AMP) 训练，可减少内存使用量并加快训练速度，同时将对精度的影响降至最低。
`fraction`	`1.0`	指定用于训练的数据集的部分。允许在完整数据集的子集上进行训练，这对实验或资源有限的情况非常有用。
`profile`	`False`	在训练过程中，可对ONNX 和TensorRT 速度进行剖析，有助于优化模型部署。
`freeze`	`None`	冻结模型的前 N 层或按索引指定的层，从而减少可训练参数的数量。这对微调或迁移学习非常有用。
`lr0`	`0.01`	初始学习率（即 `SGD=1E-2`, `Adam=1E-3`) .调整这个值对优化过程至关重要，会影响模型权重的更新速度。
`lrf`	`0.01`	最终学习率占初始学习率的百分比 = (`lr0 * lrf`)，与调度程序结合使用，随着时间的推移调整学习率。
`momentum`	`0.937`	用于 SGD 的动量因子，或用于 Adam 优化器的 beta1，用于将过去的梯度纳入当前更新。
`weight_decay`	`0.0005`	L2 正则化项，对大权重进行惩罚，以防止过度拟合。
`warmup_epochs`	`3.0`	学习率预热的历元数，学习率从低值逐渐增加到初始学习率，以在早期稳定训练。
`warmup_momentum`	`0.8`	热身阶段的初始动力，在热身期间逐渐调整到设定动力。
`warmup_bias_lr`	`0.1`	热身阶段的偏置参数学习率，有助于稳定初始历元的模型训练。
`box`	`7.5`	损失函数中边框损失部分的权重，影响对准确预测边框坐标的重视程度。
`cls`	`0.5`	分类损失在总损失函数中的权重，影响正确分类预测相对于其他部分的重要性。
`dfl`	`1.5`	分布焦点损失权重，在某些YOLO 版本中用于精细分类。
`pose`	`12.0`	姿态损失在姿态估计模型中的权重，影响着准确预测姿态关键点的重点。
`kobj`	`2.0`	姿态估计模型中关键点对象性损失的权重，平衡检测可信度与姿态精度。
`label_smoothing`	`0.0`	应用标签平滑，将硬标签软化为目标标签和标签均匀分布的混合标签，可以提高泛化效果。
`nbs`	`64`	用于损耗正常化的标称批量大小。
`overlap_mask`	`True`	决定在训练过程中分割掩码是否应该重叠，适用于实例分割任务。
`mask_ratio`	`4`	分割掩码的下采样率，影响训练时使用的掩码分辨率。
`dropout`	`0.0`	分类任务中正则化的丢弃率，通过在训练过程中随机省略单元来防止过拟合。
`val`	`True`	可在训练过程中进行验证，以便在单独的数据集上对模型性能进行定期评估。
`plots`	`False`	生成并保存训练和验证指标图以及预测示例图，以便直观地了解模型性能和学习进度。