yolov8

--> Etiketleme labelimg ile yapıldı.

--> Class isimlerini ayarlama

C:\Users\ikra\labelImg\data içerisindeki predefined_classes.txt dosyası class isimlerine göre düzenlenir.

--> Uygulamayı açma

--> Open Dir ile resimlerin bulunduğu klasör açılır.

--> Change Save Dir ile resimlerin .txt dosyalarının kaydedileceği konum seçilir.

--> YOLO seçeneği seçili olmalı

--> Create RectBox ile ilgili alan ve class ismi seçilir.

--> Ardından save yapılır.

--> Dataset içerisinde images ve label klasörü, images ve label klasörü içerisinde train ve val klasörleri olacak.

--> Train klasörü içerisinde 'dogru' etiketli resimlerin %80, val klasöründe 'dogru' etiketli resimlerin %20'si olmalı. Aynı

şekilde diğer class için de 80/20 şeklinde ayrılmalı.

--> Sonuç olarak tüm resimlerin %80’i train klasöründe, %20’si val klasöründe olmalı.

--> Bu 80/20 oranı tercihe göre değişebilir.

--> yolov8.ipynb ve custom.yaml dosyaları kullanılacak.

--> Eğitim tamamlandıktan sonra best.pt ve last.pt isimli ağırlık dosyaları oluşur.

--> yolov8_deneme.py koduna ağırlık dosyası ve örnek klasördeki resimleri vererek model test edilir.

gulerikra / yolov8