上百种【基于YOLOv8/v10/v11的目标检测系统】目录（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）-CSDN博客

目标检测系统操作说明【用户使用指南】（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）-CSDN博客

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给出的项目中已包含训练好的模型以及训练的结果，可直接使用。

如果需要重新训练模型，也可以。以【基于YOLOv8的车辆行人目标检测系统】训练为例进行说明。

（1）如果环境还没有搭建好的，首先要搭建训练环境。

目标检测系统【环境详细配置过程】（GPU版本）参考链接：目标检测系统【环境搭建过程】（GPU版本）

（2）修改数据集配置文件

打开"ultralytics\cfg\datasets\SODA10M.yaml"文件。将SODA10M.yaml的第一行数据集路径修改为自己数据集路径

（3）运行main_model_train.py程序

（4）训练模型保存路径

训练模型的权重保存路径在"runs\detect\train\weights"目录下