| from ultralytics import YOLO | |
| # Cargar el modelo YOLOv8s preentrenado | |
| model = YOLO("yolov8s.pt") | |
| # Entrenar el modelo y guardar en la carpeta correcta | |
| model.train( | |
| data="/home/izaskunmz/yolo/yolov8-object-detection/datasets/coco8/data.yaml", # Archivo de configuración del dataset | |
| epochs=150, # Aumentamos las épocas para mejorar el aprendizaje | |
| batch=8, # Reducimos el batch si hay problemas de memoria | |
| imgsz=640, # Tamaño de las imágenes | |
| device='cpu', # Si tienes GPU, cámbialo a 'cuda' | |
| project="/home/izaskunmz/yolo/yolov8-object-detection/runs/detect", # Carpeta donde se guardarán los resultados | |
| name="train_coco8", # Nombre del experimento | |
| exist_ok=True, # Si la carpeta existe, crea una nueva numerada | |
| patience=200, # Para evitar que se detenga temprano | |
| lr0=0.01, # Ajustamos la tasa de aprendizaje inicial | |
| momentum=0.937, # Momentum del optimizador | |
| weight_decay=0.0005 # Regularización para evitar overfitting | |
| ) | |