命令yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data/config.yaml batch=8 epochs=75 imgsz=224 optimizer='Adam'正确运行结果

在运行以下 YOLOv8 的训练命令时： ```bash yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data/config.yaml batch=8 epochs=75 imgsz=224 optimizer='Adam' ``` 预期的输出结果通常包括以下几个阶段和信息： ### 1. 模型加载与配置解析 系统会加载 `yolov8n.pt` 预训练模型权重，并根据该模型的结构定义初始化网络架构。同时，从 `data/config.yaml` 中读取数据集路径、类别数等信息[^3]。 输出示例： ``` Ultralytics YOLOv8 🚀 train task=detect, mode=train YOLOv8n summary: 225 layers, 3.2M parameters, 3.2M gradients, 8.9 GFLOPs Hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, ... ``` ### 2. 数据集构建与预处理 YOLO 会构建训练和验证数据集，并应用默认或指定的数据增强策略。图像尺寸被设置为 `imgsz=224`，这是比标准推荐值（640）小很多的尺寸，可能影响检测精度，但适用于低资源环境测试或调试目的[^1]。 输出示例： ``` Using training sources: ['data/images/train'] Using validation sources: ['data/images/val'] Building training dataset... Augmentation options: hflip=0.5, scale=0.5, ... Image size: 224x224 Batch size: 8 ``` ### 3. 训练过程输出 每个 epoch 完成后，系统会打印损失函数值、mAP 等指标。由于设置了 `epochs=75`，整个训练过程将循环 75 次。 典型输出如下所示（每行对应一个 epoch）： ``` Epoch GPU Mem box_loss obj_loss cls_loss Instances Size 0 2.1G 0.04123 0.02145 0.00321 12 224 1 2.1G 0.03912 0.01987 0.00298 15 224 2 2.1G 0.03701 0.01845 0.00276 14 224 ... ``` ### 4. 验证与评估 每隔一定数量的 epoch（通常是 1），系统会在验证集上进行一次评估，计算 [email protected] 和其他相关指标。 输出示例： ``` Epoch Images Results 0 50 P=0.89, R=0.78, [email protected]=0.85, F1=0.83 1 50 P=0.90, R=0.81, [email protected]=0.87, F1=0.85 2 50 P=0.91, R=0.83, [email protected]=0.89, F1=0.86 ... ``` ### 5. 最终训练完成提示 训练完成后，系统会显示最佳模型的保存路径以及一些最终性能指标。 输出示例： ``` Training complete (75 epochs). Best results: [email protected] = 0.92 Model saved at runs/train/exp/weights/best.pt ``` ### 注意事项 - **优化器选择**：使用了 `optimizer='Adam'`，这将替代默认的 SGD 优化器。Adam 在某些任务中可以提供更快的收敛速度。 - **学习率调整**：如果未显式指定学习率参数，如 `lr0=0.01`，则会使用默认值。 - **图像大小**：`imgsz=224` 可能导致分辨率不足，从而影响检测精度，建议在实际项目中使用更高分辨率（如 640）以获得更好的性能[^2]。 ---