YOLOv8训练自定义数据集PyTorch框架

YOLOv8PyTorch 的自定义数据集训练仓库，真的是前端工程师想试试 AI 的好起点。用起来不算复杂，PyTorch 底子扎实的朋友上手会快。支持加载预训练模型，也能从零开始搞，灵活得。像你要识别商店里的特殊商品、工业摄像头里找设备缺陷，这个框架就挺合适。

准备数据这步麻烦点，得手动标注边框，指定分类，细节要注意，省得训练出来一团糊。格式用 YOLO 那一套：images、labels放好，路径别搞错，脚本认不出来可就白费工夫了。

训练方面，YOLOv8 那套脚本比较完整，直接改yaml配置、设好超参就能跑。batch size、learning rate这些都能调，跑几轮验证集看看mAP咋样再决定要不要调参。

模型训练完还得跑验证集测试集，别直接就拿去上线哈。mAP、Recall这些指标最好对比下。表现不行就得回去补数据或者调模型，别急着部署。

部署阶段也别掉以轻心。YOLOv8 运行效率还不错，适合边缘设备，像树莓派、Jetson Nano 这种就能跑。界面要简洁清晰，操作越傻瓜越好，不然用户不用也是白忙一场。

如果你手里有点行业场景，像监控、车牌识别、商超，那用 YOLOv8PyTorch 训练自定义模型还真挺靠谱的，数据准备好，基本就能跑起来了。