yolov8-plate/readme/README.md

车牌检测训练

1. 下载数据集： 数据集可以添加vx:we0091234获取 数据从CCPD和CRPD数据集中选取的一部分并转换的 数据集格式为yolo格式：

   label x y w h  
   

   自己的数据集可以通过lablme 软件,create polygons标注车牌四个点即可，然后通过json2yolo.py 将数据集转为yolo格式，即可训练

2. 修改ultralytics/datasets/yolov8-plate.yaml train和val路径,换成你的数据路径

   train: /mnt/mydisk/xiaolei/plate_detect/new_train_data # train images (relative to 'path') 4 images
   val: /mnt/mydisk/xiaolei/plate_detect/new_val_data # val images (relative to 'path') 4 images
   
   # Classes for DOTA 1.0
   names:
   0: single
   1: double
   
   

3. **训练

   yolo task=detect mode=train model=yolov8s.yaml  data=./ultralytics/cfg/datasets/plate.yaml epochs=120 batch=32 imgsz=640 pretrained=False optimizer=SGD 
   

   结果存在run文件夹中