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1、在模型训练结束后，如下图所示，找到该文件夹。
2、然后找到weights文件夹中的best.pt文件，这就是该数据训练后的模型。
1、在assets文件夹下创建FPC-2文件夹，放入一些同类FPC预测结果。
2、和训练同级文件夹，找到predict.py文件，即为模型预测文件。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-816457.html
3、修改model路径，修改source文件夹名，改为我们刚才生成pt文件的文件夹和FPC-2图片文件夹。
4、运行predict.py文件,等待一会，直到显示白色字体的文件夹为止。
5、打开文件夹，即可查看预测结果
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Ultralytics YOLOv8 是由 Ultralytics 开发的一个前沿的 SOTA 模型。它在以前成功的 YOLO 版本基础上，引入了新的功能和改进，进一步提升了其性能和灵活性。YOLOv8 基于快速、准确和易于使用的设计理念，使其成为广泛的目标检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。YOLOv5 自
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1.1Labelme 安装方法 首先安装 Anaconda，然后运行下列命令： 1.2Labelme 使用教程 使用 labelme 进行场景分割标注的教程详见：labelme 对数据集进行转换和划分。注意：在数据标注的时候将图片和json文件放在不同的文件夹里。如下图所示，另外新建两个文件夹txt 和split。 2.1将
1.1.找的models/yolo.py文件中，将最下面有关 Tensorboard 的注释打开 2.进入项目根目录 比如你训练的是第20个版本，那么 tensorboard --logdir=./runs/train/exp20 就可以查看当前训练的可视化结果了 3.通过浏览器查看可视化训练结果
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本文来源公众号 “OpenCV与AI深度学习” ，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。 原文链接：实战 | YOLOv8自定义数据集训练实现手势识别 (标注+训练+预测 保姆级教程) 本文将手把手教你用YoloV8训练自己的数据集并实现手势识别。 【1】安装torch, torchvision对应版本，这里先
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