YOLOv8-cls 模型微調實操
(1)機器學習小白入門YOLOv ：從概念到實踐
(2)機器學習小白入門 YOLOv：從模塊優化到工程部署
(3)機器學習小白入門 YOLOv： 解鎖圖片分類新技能
(4)機器學習小白入門YOLOv ：圖片標注實操手冊
(5)機器學習小白入門 YOLOv：數據需求與圖像不足應對策略
(6)機器學習小白入門 YOLOv:圖片的數據預處理
(7)機器學習小白入門 YOLOv：模型訓練詳解
(8)機器學習小白入門 YOLO：無代碼實現分類模型訓練全流程
(9)機器學習小白入門 YOLOv:YOLOv8-cls 技術解析與代碼實現
(10)機器學習小白入門 YOLOv:YOLOv8-cls 模型評估實操
(11)機器學習小白入門YOLOv：YOLOv8-cls epochs與數據量的關系
(12)機器學習小白入門YOLOv：YOLOv8-cls 模型微調實操

本文詳細介紹了 YOLOv8-cls 模型微調的全流程，核心目標是通過預訓練模型（如基于 ImageNet 的權重）在自定義數據集上的訓練，使其適配特定分類任務。主要步驟包括：
數據準備：需按 “訓練集（70%-80%）+ 驗證集（20%-30%）” 的結構組織數據，每個類別單獨存放于對應子文件夾中；

• 參數設置：關鍵參數包括訓練輪數（epochs，建議 10-50）、初始學習率（lr0，微調時建議 0.001 以保留預訓練特征）、權重衰減（防止過擬合）、凍結層數（按需凍結骨干網絡）等；

• 優化與部署：根據訓練結果（如損失值、準確率）調整參數，過擬合時可增加數據增強或調大權重衰減，欠擬合時可減少凍結層數或提高學習率；微調完成后可導出為 ONNX 格式，用于多平臺部署。

微調核心目標?

基于預訓練模型（如 ImageNet 權重），在自定義數據集上訓練，使模型適配特定分類任務（如工業零件缺陷分類、農作物種類識別等）

微調步驟?

1.數據準備

dataset/
├── train/  # 訓練集（占比70%-80%）
│   ├── class1/
│   └── ...
└── val/    # 驗證集（占比20%-30%）├── class1/└── ...

2.微調參數設置

• epochs：訓練輪數（建議 10-50，根據數據量調整）?
• lr0：初始學習率（默認 0.01，微調時可設為 0.001 以保留預訓練特征）?
• weight_decay：權重衰減（默認 0.0005，防止過擬合）?
• freeze：凍結層數（如需凍結骨干網絡，可設為 10-20）

微調代碼實現

# 加載預訓練模型
model = YOLO('yolov8s-cls.pt')# 執行微調
results = model.train(data='G:/temp/img/val_split',    # 數據集配置文件epochs=30,              # 訓練輪數imgsz=224,              # 輸入尺寸batch=16,               # 批次大小（根據GPU顯存調整）lr0=0.001,              # 初始學習率weight_decay=0.0005,    # 權重衰減device='-1',             # 訓練設備project='cls_finetune', # 結果保存項目名name='exp',             # 實驗名freeze=0,               # 不凍結任何層pretrained=True         # 加載預訓練權重
)

訓練數據

微調后評估與優化?

• 若驗證集準確率低且訓練損失小：可能過擬合，需增加數據量（如數據增強）、調大weight_decay或減少epochs。?
• 若訓練與驗證損失均高：可能欠擬合，需減小freeze層數、提高學習率或增加訓練輪數。?
• 數據增強可在訓練時通過augment=True啟用，包含隨機裁剪、翻轉、亮度調整等操作。
  模型導出與部署?
  微調完成后，可導出為部署格式：

# 導出為ONNX格式（支持多平臺部署）?
model.export(format='onnx', imgsz=224)

導出的模型可用于 Python 部署（如 OpenCV 調用）或嵌入式設備（如 NVIDIA Jetson）。

實操注意事項?

• 數據集類別不平衡時，可在dataset.yaml中添加classes權重或使用oversample參數進行采樣調整。?
• 微調時建議優先使用較小的模型（如 s/m 版本），在精度不達標時再嘗試 l/x 版本。