摘要：🔍 深度学习新纪元，828 B2B企业节Flexus X实例特惠！想要高效训练YOLOv10模型，实现精准图像识别？Flexus X以卓越算力，助您轻松驾驭大规模数据集，加速模型迭代，让AI智能触手可及。把握此刻，让创新不再受限！

前言：

🔍 深度学习新纪元，828 B2B企业节Flexus X实例特惠！想要高效训练YOLOv10模型，实现精准图像识别？Flexus X以卓越算力，助您轻松驾驭大规模数据集，加速模型迭代，让AI智能触手可及。把握此刻，让创新不再受限！

🐳本实验演示从0到1部署YOLOv10深度学习AI大模型的环境搭建、模型训练、权重使用，以及各项指标解读。实验环境为Flexus云服务器X实例 服务器，配置：4vCPUs | 12GiB

环境准备

购买服务器配置

本次实验使用的是 Flexus云服务器X实例 服务器。

在性能设置中我选择了自定义模式，使用了4vCPUs | 12GiB，因为本次要实验的是yolov10的部署与应用，Windows操作系统具有更加直观的用户界面和强大的图形支持，我选择了公共镜像Windows Server 2022 数据中心版。以上配置仅供参考，并非硬性要求！

连接服务器

在华为云服务器控制台中找到我们刚刚购买的服务器，将弹性公网IP地址复制下来。

快捷键Windows + R 打开运行窗口，输入mstsc，回车！

输入计算机：弹性公网IP地址；用户名：MicrosoftAccount\Administrator，单击“确定”。

然后输入密码，就成功的连接到我们的服务器了。

如果忘记密码了，可以在操作列中点击重置密码，重新设置我们的服务器密码。

安装Python

我们先来安装python3,打开官网地址

Download Python | Python.org

在官网下一个大于大于3.8的python安装包（官方建议使用3.9的版本），选择amd64的exe版本

安装的时候勾选最底下的帮我们添加环境变量

等待片刻，出现下面这个界面就是安装成功了。

CMD打开控制台小黑窗，执行 python -V 和 pip -V 查看python版本与pip版本，看看我们的环境变量是否设置成功。

安装Pytorch

到官网安装Pytorch

Start Locally | PyTorch

在安装之前看看自己买的服务器是否有GPU，可以使用命令来查看

查看CPU型号：cat /proc/cpuinfo | grep "model name"

查看GPU型号（Nvidia GPU）：nvidia-smi --query-gpu=gpu_name --format=csv

查看GPU型号（AMD Radeon GPU）：sudo lshw -C display

因为我这台是只有CPU的，因此在官网中选择Stable(稳定版)，系统Linux，用pip来安装吧，然后Compute Platform选择CPU，然后把Run this Command:中的命令👇cmd打开黑窗口执行。

我这里执行的是

pip3 install torch torchvision torchaudio
直接执行可能会很慢，我在后面加上指定镜像源，切换为国内镜像
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

出现如下画面即是成功下载完成。

部署YOLOv10

YOLOv10是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，由清华大学的研究人员开发，旨在进一步提高实时目标检测的效率和准确性。以下是对YOLOv10的详细介绍：

之前的YOLO版本在后处理和模型架构方面仍存在不足，特别是依赖于非最大抑制（NMS）进行后处理，这限制了模型的端到端部署并增加了推理延迟。YOLOv10通过消除NMS和优化模型组件，旨在解决这些问题，实现更高的性能和效率。

拉取YOLOv10代码并安装相关依赖

打开YOLOV0的GItHub代码库，将源码下载到本地，解压。

GitHub - THU-MIG/yolov10: YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection

解压完成后，打开命令行窗口，cd到源码的工作目录，执行下面两个命令。

//升级pip
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
pip install ultralytics
pip install yolo
pip install -e .

速度慢的话换国内镜像，在命令后面加上-i 镜像源
以下是常用的国内镜像源
清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpl
阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣：https://pypi.douban.com/simple/
腾讯云：https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/
华为云：https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
中国科学技术大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中科技大学：http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
浙江大学：https://mirrors.zju.edu.cn/pypi/web/simple
北京外国语大学：https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple
上海交通大学：https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple

当以上相关依赖都安装完毕后，执行以下训练命令测试我们的环境（此步骤可跳过）。

yolo detect train data=coco.yaml model=yolov10s.yaml epochs=5 batch=256 imgsz=640

第一次执行会自动下载官方提供的训练案例文件，需要等待较长时间。

数据集准备

YOLOv10作为实时目标检测模型，理论上支持多种类型的数据集，只要这些数据集符合YOLOv10的输入格式和标注要求。具体来说，YOLOv10可以支持的数据集包括但不限于以下几种类型：

通常来说，我们需要将标注结果与原图按比例分配到三个文件夹中

如你有100张标注了的图片，大约 80 张图片用于训练数据，约 10 张图片用于验证数据，约 10 张图片用于测试数据

train 路径用于训练模型，val 路径用于验证模型，test 路径用于测试模型。在训练和验证期间，模型将在不同的数据集上进行训练和验证，以便评估模型的性能。在测试期间，模型将使用整个数据集进行测试，以确定其性能指标

需要注意的是：训练过的图片通常不能用于验证数据。这是因为在训练期间，模型已经对这些图片进行了训练，并学会了识别这些图片中的对象和场景类别。

因为数据标注要花费大量的时间，这里直接拿出我最爱的皮卡丘标注数据

400多张“皮卡丘”原图与标注结果以及yolov8的训练结果best.pt权重和ONNX格式文件_yolov8权重转onnx资源-CSDN文库

在这个压缩包中有皮卡丘图片与标注信息，还有yolov8的训练好的权重文件，我们只留下images和labels用来训练yolov10版本的权重。

因为我比较懒，能用代码解决的事就用代码，下面我们使用python对数据集进行随机分配。

修改下面代码中66-67行中的

src_data_folder = '数据集路径' target_data_folder = '处理后的数据集'

# 工具类
import os
import random
from shutil import copy2

def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.2):
'''
读取源数据文件夹，生成划分好的文件夹，分为train、val两个文件夹进行
:param src_data_folder: 源文件夹
:param target_data_folder: 目标文件夹
:param train_scale: 训练集比例
:param val_scale: 验证集比例
:return:
'''
print("开始数据集划分")
class_names = os.listdir(src_data_folder)
# 在目标目录下创建文件夹
split_names = ['train', 'val']
for split_name in split_names:
split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name)
if os.path.isdir(split_path):
pass
else:
os.makedirs(split_path)
# 然后在split_path的目录下创建类别文件夹
for class_name in class_names:
class_split_path = os.path.join(split_path, class_name)
if os.path.isdir(class_split_path):
pass
else:
os.makedirs(class_split_path)

# 按照比例划分数据集，并进行数据图片的复制
# 首先进行分类遍历
for class_name in class_names:
current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name)
current_all_data = os.listdir(current_class_data_path)
current_data_length = len(current_all_data)
current_data_index_list = list(range(current_data_length))
random.shuffle(current_data_index_list)

train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name)
val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name)
train_stop_flag = current_data_length * train_scale
current_idx = 0
train_num = 0
val_num = 0
for i in current_data_index_list:
src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i])
if current_idx <= train_stop_flag:
copy2(src_img_path, train_folder)
train_num = train_num + 1
else:
copy2(src_img_path, val_folder)
val_num = val_num + 1

current_idx = current_idx + 1

printformat(class_name))
print("{}类按照{}：{}的比例划分完成，一共{}张图片".format(class_name, train_scale, val_scale, current_data_length))
print("训练集{}：{}张".format(train_folder, train_num))
print("验证集{}：{}张".format(val_folder, val_num))

if __name__ == '__main__':
src_data_folder = 'datasets/dwsb'
target_data_folder = 'datasets/dwsb2'
data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, 0.8, 0.2)

因为在yolo训练中，我们并不需要将图片和标注结果分开存放，因此我们将train和val中的images和labels里的文件都全部移出来，然后将这两个文件夹删掉即可。

要注意的是，不管是train还是val都需要检查是否包含这么一个classes.txt文件，如果没有的话需要自己手动补上，因为我这里的素材只有一个皮卡丘目标，并且标注为1了，所以只写了一个1。

Detect目标检测模型训练

训练数据集的配置文件

参考路径C:\yolov10-main\ultralytics\cfg\datasets 找到voc.yaml，复制一份，自定义一个名字

对里面的代码进行调整，path 是我们的刚刚准备好的数据集目录路径（就是刚刚的data，我改了个名字），train和val就是训练集和验证集的文件夹名称。

names: 标注时的数值和他的别名（这里需要根据照数据集的标注类别来定义，如果用的是我的数据集，直接按照我的设置就好了）

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# PASCAL VOC dataset http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC by University of Oxford
# Documentation: # Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/voc/
# Example usage: yolo train data=VOC.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── VOC ← downloads here (2.8 GB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: C:/yolov10-main/datasets/pkqdata

train: train
val: val

test: # test images (optional)
- images/test2007

# Classes
names:
0: pkq

# Download script/URL (optional)
download: |
import xml.etree.ElementTree as ET

from tqdm import tqdm
from ultralytics.utils.downloads import download
from pathlib import Path

def convert_label(path, lb_path, year, image_id):
def convert_box(size, box):
dw, dh = 1. / size[0], 1. / size[1]
x, y, w, h = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1, (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1, box[1] - box[0], box[3] - box[2]
return x * dw, y * dh, w * dw, h * dh

in_file = open(path / f'VOC{year}/Annotations/{image_id}.xml')
out_file = open(lb_path, 'w')
tree = ET.parse(in_file)
root = tree.getroot
size = root.find('size')
w = int(size.find('width').text)
h = int(size.find('height').text)

names = list(yaml['names'].values) # names list
for obj in root.iter('object'):
cls = obj.find('name').text
if cls in names and int(obj.find('difficult').text) != 1:
xmlbox = obj.find('bndbox')
bb = convert_box((w, h), [float(xmlbox.find(x).text) for x in ('xmin', 'xmax', 'ymin', 'ymax')])
cls_id = names.index(cls) # class id
out_file.write(" ".join(str(a) for a in (cls_id, *bb)) + '\n')

# Download
dir = Path(yaml['path']) # dataset root dir
url = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/'
urls = [f'{url}VOCtrainval_06-Nov-2007.zip', # 446MB, 5012 images
f'{url}VOCtest_06-Nov-2007.zip', # 438MB, 4953 images
f'{url}VOCtrainval_11-May-2012.zip'] # 1.95GB, 17126 images
download(urls, dir=dir / 'images', curl=True, threads=3, exist_ok=True) # download and unzip over existing paths (required)

# Convert
path = dir / 'images/VOCdevkit'
for year, image_set in ('2012', 'train'), ('2012', 'val'), ('2007', 'train'), ('2007', 'val'), ('2007', 'test'):
imgs_path = dir / 'images' / f'{image_set}{year}'
lbs_path = dir / 'labels' / f'{image_set}{year}'
imgs_path.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
lbs_path.mkdir(exist_ok=True, parents=True)

with open(path / f'VOC{year}/ImageSets/Main/{image_set}.txt') as f:
image_ids = f.read.strip.split
for id in tqdm(image_ids, desc=f'{image_set}{year}'):
f = path / f'VOC{year}/JPEGImages/{id}.jpg' # old img path
lb_path = (lbs_path / f.name).with_suffix('.txt') # new label path
f.rename(imgs_path / f.name) # move image
convert_label(path, lb_path, year, id) # convert labels to YOLO format

训练命令

执行下面命令开始训练我们的模型

yolo detect train data=coco.yaml model=yolov10n/s/m/b/l/x.yaml epochs=500 batch=256 imgsz=640 device=0,1,2,3,4,5,6,7

关于命令的内容，我们来进行解读：

执行完命令后出现以下窗口意味着正在训练中，接下来就是漫长的等待~~~

打开任务管理器看一下性能，CPU的利用率还是很可观的，4vCPUs | 12GiB的配置训练yolov10s的模型绰绰有余！

训练完成后

weights下有两个.pt文件，这是我们的训练结果权重文件

因此部署的话使用best，下次继续追加训练就用last

除了权重文件，我们发现还有一些训练结果可视化分析图，下面我们对其中几张进行查看！

为了能够评价不同算法的优劣，在Precision和Recall的基础上提出了F1值的概念，来对Precision和Recall进行整体评价。F1的定义如下：

F1值的取值范围是0到1，其中1表示最佳性能（即精确率和召回率都为1），而0表示最差性能（即精确率和召回率都为0）由上图可见模型在平衡精确率和召回率方面的表现都比较理想。

在目标检测中，损失函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是衡量模型预测结果与真实标签之间的差异或误差，并通过最小化这个差异来优化模型的参数，从而提高模型的预测准确性。

IoU系列损失函数简介

识别命令

使用yolo predict来进行识别，model就是我们刚刚训练好的模型，source是你要拿来识别的图片文件夹路径。同时后面可以设置一些参数来调整你想要的识别结果。

yolo predict model=模型路径 source= 图片路径 conf=0.5 识别阈值

更多其他参数可参考下表 ：

Key

Value

Description

source

'ultralytics/assets'

source directory for images or videos

conf

0.25

object confidence threshold for detection

iou

0.7

intersection over union (IoU) threshold for NMS

imgsz

640

image size as scalar or (h, w) list, i.e. (640, 480)

half

False

use half precision (FP16)

device

None

device to run on, i.e. cuda device=0/1/2/3 or device=cpu

show

False

show results if possible

save

False

save images with results

save_txt

False

save results as .txt file

save_conf

False

save results with confidence scores

save_crop

False

save cropped images with results

hide_labels

False

hide labels

hide_conf

False

hide confidence scores

max_det

300

maximum number of detections per image

vid_stride

False

video frame-rate stride

line_width

None

The line width of the bounding boxes. If None, it is scaled to the image size.

visualize

False

visualize model features

augment

False

apply image augmentation to prediction sources

agnostic_nms

False

class-agnostic NMS

retina_masks

False

use high-resolution segmentation masks

classes

None

filter results by class, i.e. class=0, or class=[0,2,3]

boxes

True

Show boxes in segmentation predictions

执行完识别命令后，可在输出信息中看到识别结果文件所在位置，detect\predict（数字会自动叠加）

任意打开一张图片，找出识别前的图片对比一下，皮卡丘已经被框出来了，并打上我们设置的pkq标签。

至此~我们就完成了YOLOv10目标检测模型的训练与识别工作了！整个实验操作下来，Flexus云服务器X实例的表现都是非常出色的！

来源：欧界科技