本文训练的模型为分割模型

首先应该配置好环境，可以看本人的另外一篇博客http://t.csdnimg.cn/XsDLe

配置好环境之后，进行如下操作

1.在自己上文中建立的虚拟环境中，输入下面的指令，安装两个东西

pip install scikit-learn

pip install labelme

2.打开pycharm，进入自己在上文中建立的虚拟环境中，运行labelme2yolo.py代码，把红的区域修改成自己在labelme中修改的标签

把jpg图片和json图片放在同一个文件夹中，把这个文件夹放在ultralytics-main文件夹中

然后把红色区域改为图片文件夹的路径

点击鼠标右键，运行代码，就可以进行转换了

转换好后，就会在图片文件夹中看到自动生成的YOLODataset文件，里面有训练集和测试集

之后就可以训练模型了

首先修改mycoco128-seg.yaml文件，修改图片路径，精确到上面生成的YOLODataset内部

修改标签名称。如下图

然后打开yolov8-seg.yaml文件，修改nc，改成标签总数

最后打开seg_train.py文件，如下图，然后右键运行即可，epochs为训练次数，其他参数可以去官网查看

到此训练完毕

去run文件内查找训练好的模型