（12）机器学习小白入门YOLOv：YOLOv8-cls 模型微调实操

YOLOv8-cls 模型微调实操
(1)机器学习小白入门YOLOv ：从概念到实践
(2)机器学习小白入门 YOLOv：从模块优化到工程部署
(3)机器学习小白入门 YOLOv： 解锁图片分类新技能
(4)机器学习小白入门YOLOv ：图片标注实操手册
(5)机器学习小白入门 YOLOv：数据需求与图像不足应对策略
(6)机器学习小白入门 YOLOv:图片的数据预处理
(7)机器学习小白入门 YOLOv：模型训练详解
(8)机器学习小白入门 YOLO：无代码实现分类模型训练全流程
(9)机器学习小白入门 YOLOv:YOLOv8-cls 技术解析与代码实现
(10)机器学习小白入门 YOLOv:YOLOv8-cls 模型评估实操
（11）机器学习小白入门YOLOv：YOLOv8-cls epochs与数据量的关系

本文详细介绍了 YOLOv8-cls 模型微调的全流程，核心目标是通过预训练模型（如基于 ImageNet 的权重）在自定义数据集上的训练，使其适配特定分类任务。主要步骤包括：
数据准备：需按 “训练集（70%-80%）+ 验证集（20%-30%）” 的结构组织数据，每个类别单独存放于对应子文件夹中；

• 参数设置：关键参数包括训练轮数（epochs，建议 10-50）、初始学习率（lr0，微调时建议 0.001 以保留预训练特征）、权重衰减（防止过拟合）、冻结层数（按需冻结骨干网络）等；

• 优化与部署：根据训练结果（如损失值、准确率）调整参数，过拟合时可增加数据增强或调大权重衰减，欠拟合时可减少冻结层数或提高学习率；微调完成后可导出为 ONNX 格式，用于多平台部署。

微调核心目标​

基于预训练模型（如 ImageNet 权重），在自定义数据集上训练，使模型适配特定分类任务（如工业零件缺陷分类、农作物种类识别等）

微调步骤​

1.数据准备

dataset/
├── train/  # 训练集（占比70%-80%）
│   ├── class1/
│   └── ...
└── val/    # 验证集（占比20%-30%）├── class1/└── ...

2.微调参数设置

• epochs：训练轮数（建议 10-50，根据数据量调整）​
• lr0：初始学习率（默认 0.01，微调时可设为 0.001 以保留预训练特征）​
• weight_decay：权重衰减（默认 0.0005，防止过拟合）​
• freeze：冻结层数（如需冻结骨干网络，可设为 10-20）

微调代码实现

# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8s-cls.pt')# 执行微调
results = model.train(data='G:/temp/img/val_split',    # 数据集配置文件epochs=30,              # 训练轮数imgsz=224,              # 输入尺寸batch=16,               # 批次大小（根据GPU显存调整）lr0=0.001,              # 初始学习率weight_decay=0.0005,    # 权重衰减device='-1',             # 训练设备project='cls_finetune', # 结果保存项目名name='exp',             # 实验名freeze=0,               # 不冻结任何层pretrained=True         # 加载预训练权重
)

训练数据

微调后评估与优化​

• 若验证集准确率低且训练损失小：可能过拟合，需增加数据量（如数据增强）、调大weight_decay或减少epochs。​
• 若训练与验证损失均高：可能欠拟合，需减小freeze层数、提高学习率或增加训练轮数。​
• 数据增强可在训练时通过augment=True启用，包含随机裁剪、翻转、亮度调整等操作。
  模型导出与部署​
  微调完成后，可导出为部署格式：

# 导出为ONNX格式（支持多平台部署）​
model.export(format='onnx', imgsz=224)

导出的模型可用于 Python 部署（如 OpenCV 调用）或嵌入式设备（如 NVIDIA Jetson）。

实操注意事项​

• 数据集类别不平衡时，可在dataset.yaml中添加classes权重或使用oversample参数进行采样调整。​
• 微调时建议优先使用较小的模型（如 s/m 版本），在精度不达标时再尝试 l/x 版本。