ShaoHua
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# YOLO 模型测试流程指南
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本文档基于知乎文章整理，帮助你从零开始完成一个 YOLO 目标检测项目的完整流程。
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## 目录
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1. [环境准备](#1-环境准备)
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2. [数据收集与准备](#2-数据收集与准备)
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3. [数据标注](#3-数据标注)
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4. [配置数据集](#4-配置数据集)
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5. [模型训练](#5-模型训练)
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6. [模型评估与测试](#6-模型评估与测试)
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## 1. 环境准备
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### 1.1 安装 Python 环境
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确保 Python 版本 >= 3.8
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```bash
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python --version
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```
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### 1.2 创建虚拟环境
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为了避免影响全局 Python 环境，建议为项目创建独立的虚拟环境。
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**方式一：使用 conda
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**首先安装 Anaconda 或 Miniconda：**
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1. 下载 Miniconda（推荐，更轻量）：<https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html>
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2. 运行安装程序，勾选 "Add Miniconda to PATH"（或安装后手动配置）
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3. 验证安装：
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```bash
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conda --version
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```
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**创建并激活虚拟环境：**
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```bash
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# 首次使用需要接受服务条款
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conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main
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conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r
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conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
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# 切换用清华的源
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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# 创建虚拟环境
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conda create -n yolo_demo python=3.10 -y
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# 激活虚拟环境
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conda activate yolo_demo
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conda env list
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# 安装 pytorch（GPU 支持，需要 CUDA）
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# 首先卸载 CPU 版本（如果已安装）
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conda uninstall pytorch torchvision torchaudio -y
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# 安装 PyTorch CUDA 版本（推荐 CUDA 12.1）
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conda install -v pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
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# pip 来安装 PyTorch 更稳定
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conda activate yolo_demo ; pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
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# 验证安装是否成功
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python -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}'); print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}')"
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```
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**查看已创建的环境：**
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```bash
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conda env list
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```
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**常见问题：**
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如果遇到 `CondaToSNonInteractiveError` 错误，需要先运行上面的 `conda tos accept` 命令接受服务条款。
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**验证虚拟环境已激活：**
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激活后，终端提示符前会显示虚拟环境名称：
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```bash
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(yolo_demo) D:\Codes\AI\Yolo\YoloDemo>
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```
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**退出虚拟环境：**
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```bash
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# conda:
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conda deactivate
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```
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### 1.3 安装 YOLOv8（推荐）
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```bash
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conda activate yolo_demo ; pip install ultralytics
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```
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### 1.4 验证安装
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```bash
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python -c "from ultralytics import YOLO; print('YOLOv8 安装成功')"
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```
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### 1.5 检查 GPU 支持（可选但推荐）
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```bash
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python -c "import torch; print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}')"
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```
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## 2. 数据收集与准备
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### 2.1 确定检测目标
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首先明确你要检测的类别，例如：
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- car（汽车）
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- person（行人）
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- bicycle（自行车）
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### 2.2 数据量建议
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| 项目类型 | 每类最少图片 | 推荐图片数 |
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| ---- | ------- | ------ |
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| 快速原型 | 100-200 张 | 500 张 |
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| 生产应用 | 1000 张 | 3000 张 |
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### 2.3 数据来源
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**方式一：使用公开数据集**
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- COCO 数据集：<https://cocodataset.org>
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- Open Images：<https://storage.googleapis.com/openimages>
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**方式二：自己拍摄/收集图片**
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- 确保图片清晰，目标可见
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- 覆盖不同场景、光照、角度
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- 统一格式为 JPG 或 PNG
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## 3. 数据标注
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### 3.1 选择标注工具
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推荐使用以下工具之一：
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- **VisioFirm**（推荐标注工具）⭐
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- **TjMakeBot**（在线工具，支持 AI 辅助标注）：<https://www.tjmakebot.com>
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- **LabelImg**（本地工具）
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- **Roboflow**（在线工具）
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**快速启动 VisioFirm：**
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```powershell
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# 在项目根目录运行
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.\start_visiofirm.ps1
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```
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详细的 VisioFirm 使用说明请查看：[VisioFirm 标注工具使用指南](./2.VisioFirm标注工具使用指南.md)
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### 3.2 YOLO 标注格式说明
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每张图片对应一个 `.txt` 文件，格式如下：
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```
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class_id center_x center_y width height
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```
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示例：
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```
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0 0.5 0.5 0.3 0.4
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1 0.2 0.3 0.1 0.2
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```
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**说明：**
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- `class_id`：类别 ID（从 0 开始）
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- `center_x, center_y`：边界框中心点坐标（归一化 0-1）
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- `width, height`：边界框宽高（归一化 0-1）
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## 4. 配置数据集
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### 4.1 数据集目录结构
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支持多种数据集组织方式：
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**方式一：VisioFirm 导出（推荐）**
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```
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dataset/tags/visiofirm/20260505_01/
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├── data.yaml
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├── train/images/
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├── train/labels/
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├── val/images/
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├── val/labels/
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└── test/images/
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└── test/labels/
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```
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**方式二：LabelImg 标注**
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```
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dataset/tags/LabelImg/20260505_01/
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├── data.yaml
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├── train/images/
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├── train/labels/
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├── val/images/
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├── val/labels/
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└── test/images/
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└── test/labels/
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```
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### 4.2 配置 dataset.yaml
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在项目根目录创建 `dataset.yaml` 文件，配置示例见：[configs/dataset-traditional.yaml](../configs/dataset-traditional.yaml)
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**关键配置项：**
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- `path`: 数据集根目录（支持相对路径）
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- `train`: 训练集图片目录（相对于 path）
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- `val`: 验证集图片目录（相对于 path）
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- `test`: 测试集图片目录（相对于 path）
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- `nc`: 类别数量
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- `names`: 类别名称列表
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**示例配置：**
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```yaml
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path: ./dataset/tags/visiofirm/20260505_01
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train: train/images
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val: val/images
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test: test/images
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nc: 2
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names:
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- person
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- bicycle
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```
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### 4.3 验证数据集
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使用 [src/validate_dataset.py](../src/validate_dataset.py) 脚本验证数据集：
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```bash
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python src/validate_dataset.py
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```
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## 5. 模型训练
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### 5.1 开始训练
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使用 [src/train.py](../src/train.py) 脚本训练模型：
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```bash
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python src/train.py
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```
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常用参数：
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- `--config`: dataset.yaml 配置文件路径（默认使用项目根目录）
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- `--model`: 预训练模型（默认: yolov8n.pt）
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- `--epochs`: 训练轮数（默认: 100）
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- `--batch`: 批次大小（默认: 16）
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- `--imgsz`: 输入图片尺寸（默认: 640）
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- `--lr`: 初始学习率（默认: 0.01）
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- `--device`: 设备（cuda/cpu，默认自动检测）
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### 5.2 模型选择建议
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| 模型 | 参数量 | 速度 | 精度 | 适用场景 |
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| ---- | ----- | -- | -- | ---- |
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| yolov8n | 3.2M | 最快 | 较低 | 实时检测 |
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| yolov8s | 11.2M | 快 | 中等 | 平衡 |
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| yolov8m | 25.9M | 中等 | 较高 | 生产环境 |
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| yolov8l | 43.7M | 较慢 | 高 | 高精度 |
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## 6. 模型评估与测试
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### 6.1 评估模型
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使用 [src/evaluate.py](../src/evaluate.py) 脚本评估模型：
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```bash
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python src/evaluate.py
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```
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**特点：**
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- 自动查找最新训练的模型（无需手动指定路径）
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- 支持从多个可能的位置查找已保存模型
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参数：
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- `--model`: 模型路径（默认：自动查找最新模型）
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- `--config`: dataset.yaml 配置文件路径（默认使用项目根目录）
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- `--split`: 评估集（train/val/test，默认: val）
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### 6.2 预测
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使用 [src/predict.py](../src/predict.py) 脚本进行预测：
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```bash
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python src/predict.py
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```
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**特点：**
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- 自动查找最新训练的模型（无需手动指定路径）
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- 自动从 dataset.yaml 读取测试集路径
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参数：
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- `--model`: 模型路径（默认：自动查找最新模型）
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- `--source`: 预测源（图片/目录，默认：读取 dataset.yaml）
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- `--conf`: 置信度阈值（默认: 0.25）
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- `--nosave`: 不保存结果（默认保存）
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### 6.3 模型导出为 ONNX 格式
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使用 [src/export_onnx.py](../src/export_onnx.py) 脚本将 PyTorch (.pt) 模型导出为 ONNX 格式：
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```bash
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python src/export_onnx.py
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```
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**特点：**
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- 自动查找最新训练的模型（无需手动指定路径）
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- 支持模型简化，减小文件体积
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- 可自定义输入尺寸和 ONNX opset 版本
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参数：
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- `--model`: 模型路径（默认：自动查找最新模型）
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- `--imgsz`: 输入图片尺寸（默认: 640）
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- `--simplify`: 简化模型（默认: True）
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- `--no-simplify`: 不简化模型
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- `--opset`: ONNX opset 版本（默认: 12）
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**使用示例：**
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```bash
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# 导出最新训练的模型（自动查找）
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python src/export_onnx.py
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# 导出指定模型
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python src/export_onnx.py --model runs/detect/my_model/weights/best.pt
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# 自定义输入尺寸
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python src/export_onnx.py --imgsz 1280
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# 不简化模型
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python src/export_onnx.py --no-simplify
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# 自定义 opset 版本
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python src/export_onnx.py --opset 17
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```
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## 快速开始命令汇总
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**注意：请在项目根目录（YoloDemo）下运行以下命令**
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```bash
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# 1. 配置 dataset.yaml（首次使用）
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# 复制 configs/dataset-traditional.yaml 到项目根目录，修改 path 指向你的数据集
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# 2. 验证数据集
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python src/validate_dataset.py
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# 3. 训练模型
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python src/train.py
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# 4. 评估模型（自动查找最新训练好的模型）
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python src/evaluate.py
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# 5. 预测（自动查找最新模型）
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python src/predict.py
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# 6. 导出为 ONNX 格式（自动查找最新模型）
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python src/export_onnx.py
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```
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***
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祝训练顺利！
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