yolo8 目标检测、鉴黄

省流看前必读别浪费时间 ：本文只是一个记录，防止自己下次被改需求时浪费时间，在这里就随意的写了一下文章记录整个步骤，但是文章想必肯定没有对应的教程讲的详细，该文章只适合想要快速按照步骤完成一个简单的 demo 的同学，并不适合想完全掌握 yolo 的同学。

一、安装环境

前言预览：

环境的安装分为 anaconda、pytorch、ultralytics
pytorch安装需要注意自己的显卡版本选择对应的，30、40 系显卡要装 cuda 11版本，16 系显卡安装cuda 102版本（本文没有进行说明，可以搜搜找到适合自己显卡的版本，若是40系显卡跟着我步骤就ok）
注意python版本不在3.8-3.11之间则会报错（以下会有一个解决办法）

1.1 anaconda

在此建议使用Anaconda，不然本地环境配了还要换，贼麻烦，Anaconda真香，我以前是懒得用的，结果现在真香。

首先安装 Anaconda，安装完毕后直接打开，简单吧，咱们 winer 就是喜欢可视化，low 也认了，我懒。

打开后如下，然后找到 create 创建当前项目的环境：
在这里插入图片描述
给予python对应版本号，记得有些版本不支持，我忘记了，就按照这个来吧，你可以自己搜一下会比较清楚：

1.2 pytorch

接着开始装 pytorch，地址：https://pytorch.org/get-started/locally/

截图如下：

在这里插入图片描述

安装一些老版本会比较兼容稳定，不然太新会寄，这个我就不过多解释了，做开发的都懂：

在这里插入图片描述

对了，这里对你的显卡啥的有版本要求，找到适合你的，我是 4060 ti ，选择了适合的版本（你可以搜，我忘记了，这篇文章就是临时做了一个小项目，顺手做个笔记，防止下次叫我改需求啥啥啥的）：
这里我选择的是 cuda 11.8：
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

在这里插入图片描述

接着通过 conda 打开你的命令提示窗，就是 open Terminal：

在这里插入图片描述

输入以下命令：

conda install pytorch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

复制命令，enter执行：

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1.2 ultralytics

yyyyy… 后，然后安装 ultralytics：

pip install ultralytics

注意，在这几步注意你的网络，你是否设置了全局镜像源，不清楚的就切换网络试试，说不定就成了。

随后到 github 的 ultralytics 中下载那个文件，我这里直接下载了压缩包：

进入 ultralytics 解压后的文件夹 -e. 安装，注意，使用 cd 进入目录，不会的搜搜 cd 命令是干啥的用的，就是 cd 后面一个目录就进去了，进不去注意切换盘符，例如默认C盘，你进入了D盘你cd后还需要 d: 才可以（建议学学不然说不明白，从基础说起来又太多了，这里就给小白玩家一个提示。）：

pip install -e .

随后就开始安装：
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1.4 有报错的注意

若python版本不在3.8-3.11之间则会报错，找不到指定的模块：\site-packages\torch\lib\fbgemm.dll
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解决办法：将python版本换回

在运行此命令之前尝试执行conda clean --all此操作，否则可能有缓存的原因会导致你安装不了：
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安装完毕后，可以使用 yolo 命令，看看能不能用：

yolo predict model=yolov8n.pt source=ultralytics/assets/bus.jpg

以上命令是 yolo 就是表示使用 yolo ，你可以这样理解，随后 predict 表示预测，连起来就是使用 yolo 预测，model 表示选择模型是 yolov8n，.pt 就是后缀就不用理了，source 表示预测的那个图片位置，在这里选择的目录是 ultralytics/assets/ 下的 bus.jpg 文件，随后会直接进行人像的预测。

简而言之：

yolo predict model=模型选择 source=你要预测的图片

1.5 代码预测方式如下：

代码：

python">from ultralytics import YOLOyolo=YOLO("./yolov8n.pt",task="detect")
res=yolo(source="./ultralytics/assets/bus.jpg")

代码执行：
在这里插入图片描述

二、在线标注网站

2.1 导入文件

咱们在这里使用在线的标注网站，轻松方便直接标注直接使用。
打开标注网站：
https://www.makesense.ai/

直接选择 start 开始：

在这里插入图片描述
把你的图片拖进来，我这里拖了51张图片：

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选择目标检测 object detection：

2.2 label 标注

随后的界面会说你的当前 label 标签是空的：
在这里插入图片描述
点击中间创建标签：

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点击 + 号可以添加标签，我这里直接添加 A 和 B 标签：

之后点击接受即可：

唔然后我发现改版了这个网站，以前直接是个十字架你直接画框就好，现在要自己选，选择画框,有可能你不需要选也得：
然后鼠标放到你图片上画个框，就是你需要检测的对象长啥样，你就把他框出来（由于我图片敏感就不做演示，如果你要检测人你就框人，检测某一个特定logo你就框那个 logo）：
在这里插入图片描述
框了后在这里选择你框出来的目标的分类：

有可能我这里标签是男人、女人，那么我这里框出来男人就选择标签为男人的选项，我这里就用A、B表示了。

随后在左上角 Action 操作中选择导出：
在这里插入图片描述
随后弹出来后选择 yolo 格式的 zip 文件，这个看你自己，我是需要 zip 的，txt 格式的文件：

随后导出后，会下载一个压缩包，解压后里面有 txt 的文件：

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三、模型训练代

进行模型训练和预测我们需要准备好对应的目录以及标注文件，例如 dataset目录，在 dataset目录下创建对应的图片 train 训练文件夹以及验证文件夹 val。当然 dataset 目录下是分不同项目的，不同项目不同文件夹，在这里我用 gjf 表示我的项目名，在 gif 下创建对应的训练目录以及验证目录（继续往下看吧）。

3.1 目录和文件准备

训练前准备，在 yolo 根目录创建一个 dataset：
在这里插入图片描述

打开文件目录，在 datasets 下创建一个 gif，你可以认为 gif 为当前项目的数据集名称，毕竟需要创建不同的名称为数据集分类。

接着在 gif下创建一个 images 文件夹，用于存放对应的图片数据集，但我们的图片数据集分为训练和验证，再次两个种类分别创建两个目录，一个为 train 用于训练，另一个叫做 val 用于验证。

接着我们需要再创建一个 label 文件夹用于存放对应的标注文件：

在这里插入图片描述
同样，对应的label 有用于训练的以及用于验证的，那么此时在labels 文件夹下创建两个对应的 train 和 val 文件夹：

此时我们回到存放image 文件夹下，在 train 文件下把我们拿来标注的图片复制过来：
在这里插入图片描述
接着我们选取几张图片进行剪切存放到 val 文件夹下：

在此我选择6张图片剪贴到 val下：

在这里插入图片描述
随后打开标注文件下的 train 中；

复制之前下载的标注内容到此文件夹：

此时你还记得，之前剪切到 val 中的 image 图片吗？我是 6、7、8、66、67、68 这 6 个文件，此时将他们的数据在 labels 下的 train 文件夹中进行剪切，复制到 labels 下的 val 文件夹中，因为我们要做到 labels 于 images 文件夹下的文件一一对应，这是原因：

在这里插入图片描述
此时还差最后一步，我们回到 labels 文件夹下创建一个 classes.txt 文件：

在这里插入图片描述

此文件是说明咱们训练的内容分为几个类别，在此我是两个类别，其中内容为（这里要跟你标注的标签一致，我之前使用 A、B做标签的，所以在这里应该是A、B，这是以前的项目所以就没发改了，就这样了，你理解就ok）：
在这里插入图片描述
这个类型请按照你自己的进行自定义。

3.2 配置项

接下来开始做训练前的最后一步，创建我们 gjf 项目的配置文件，在根目录下创建一个 .yaml 文件，当然你可以自命名，我是命名为了 gif，这个文件是配置作用：

在这里插入图片描述
其中编写如下配置信息：

XML 如下：

path: gjf # datasets 下的哪个项目
train: images/train # 训练图片在哪
val: images/val # 验证目录在哪
test: # test images (optional)# Classes
names:0: GJF1: SQ

随后执行命令：yolo task=detect model=./yolov8n.pt data=gjf.yaml epochs=25 workers=1 batch=16

若出现文件找不到之类的问题或者模型找不到，请使用绝对路径，那样可以暂时解决你的错误，但是你还需要自己调整一下当前你的系统环境，这是另外的问题在此就不再多说，查资料就ok。

解决执行完毕后，顺利无误将会出现以下结果：
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此时结果告诉我保留咋爱了某个目录下的 runs\detect… 中，best.pt 是最好的模型结果，那我们使用 best.pt 检测一下我们目标识别效果如何：

yolo detect predict model= runs/... source= ..... show=true

以上命令记得把哪个 … 啥的路径改成你自己的目录

3.3 代码检测某一图片是否有目标

接着我们使用代码运行查看结果：

python">import cv2
from ultralytics import YOLO# 加载训练好的模型
model = YOLO("path_to_your_trained_model.pt")
# 读取图片
image_path = "path_to_your_image.jpg"
img = cv2.imread(image_path)
# 进行检测
results = model.predict(source=img, save=False)if len(results[0].boxes) > 0:print("有")
else:print("没有")