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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
)
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