Pytorch – YOLOv8自定義資料訓練

► 前言
本篇將講解目前最新推出的YOLOv8搭配Roboflow進行自定義資料標註訓練流程，透過Colab上進行實作說明，使大家能夠容易的了解YOLOv8的使用。

► YOLO框架下載與導入

► Roboflow的資料收集與標註

進入Roboflow官網，點選右上Sign up註冊自己的帳號，並進行登入。登入後，網站會引導進行workspace建置，名稱與選項部分依照自身情況進行填寫。

進行自定義資料集建置與上傳

透過Roboflow工具進行資料標註，最後再將訓練資料採用YOLOv8格式輸出。

►自定義資料導入

►模型訓練



►模型訓練confusion matrix可視化



►模型訓練結果可視化

►小結

透過以上講解，在Colab上搭配Roboflow進行自定義資料收集與訓練，能夠更快的進行YOLOv8的模型訓練，可以期待下一篇博文吧！

►參考資料

【Day 25】客製化 YOLOv5 模型 (四)：標註資料、導出資料集