ultralytics yolo入门实践

一、配置本地Python环境
二、下载YOLO源码并解压

1. https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases

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解压后的目录结构如下：

三、安装YOLO
1. 可以直接使用pip安装，但是这样安装无法对源码进行修改
2. 源码安装，源码安装后，可以直接修改源代码。
源码安装方式，进入项目目录后，执行：

1. pip  install  -e  .

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四、体验一下使用已有的模型进行预测
 
1. 命令行执行预测

1. yolo task='detect' mode='predict' model='yolo26n.pt' source='bus.jpg'

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1. yolo predict model='yolov8n.pt' source="bus.jpg"

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参数说明：
model：指定用哪个模型进行预测（在执行时会自动下载这个模型，或者也可以提前下载好放在项目里）
source：指定想要预测的图片或视频
执行结果会保存在runs目录下：

2. 代码行执行预测

1. from ultralytics import YOLO
3. yolo = YOLO('yolov8n.pt', task='detect')
4. result = yolo(source='bus.jpg', save=True)

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参数说明：
save：是否保存结果，存到run目录
conf:  表示置信度多少以下不显示
... ...
这些参数也可以直接在文件中指定：

 五、训练自己的模型
上面用到的是YOLO已经训练好的模型进行预测的，我们要在它的模型基础上，用我们自己的数据集来训练自己的模型。
 
我在这里用的是电脑桌面截图，通过训练想让模型识别微信和飞书两个应用的图标。
第一步：准备数据集
我这里使用截图工具Pixpin截图，很好用。
 

第二步：数据集重命名
 
截图后，将所有图片按顺序命名如：1.png, 2.png, 3.png ...，（这里用到批量重命名工具https://rename.jgrass.xyz/）
第三步：标注数据
标注数据用到标注工具：labelimg

第四步：整理数据的目录结构
数据集目录结构如下：

其中：images和labels中的train和val需要分别一一对应，
labels中还有一个classes.txt，保存类别：

第五步：将数据集放到项目中去

 第六步：写yaml配置文件
datasets目录下有很多模板，定义一个自己的即可：

1. path: icons # dataset root dir
2. train: images/train # train images (relative to 'path') 118287 images
3. val: images/val # val images (relative to 'path') 5000 images
4. test:    # 20288 of 40670 images, submit to https://competitions.codalab.org/competitions/20794
6. # Classes
7. names:
8.   0: feishu
9.   1: wechat

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第七步：训练

1. from ultralytics import YOLO
2. # Load model
3. model = YOLO('yolo11n.pt')
4. # Train model
5. model.train(data='icons.yaml',workers=0, epochs=300, batch=16)

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最后一步：用训练出来的模型预测
训练完成后，会在runs路径下生成train目录，找到最后一个train(我这里是train3)，train3/weights/best.pt就是训练出来的做好的模型：

####  用 best.pt 模型进行预测看看效果：
 

1. from ultralytics import YOLO
3. yolo = YOLO('best.pt', task='detect')
4. result = yolo(source='test.png', save=True)

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效果如下（效果可能不太好，重在学习过程）：

 

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