YOLOv12支持用户使用私有数据集进行迁移学习，主要流程如下：
1. 数据准备阶段
- 遵循YOLO格式组织数据集：
- images/存放.jpg/.png图像文件
- labels/存放同名的.txt标注文件（归一化坐标）
- 创建data.yaml配置文件：
train: ./dataset/train/images val: ./dataset/val/images nc: 5 # 目标类别数 names: ['person', 'car', 'dog', 'cat', 'bike']
2. 模型训练关键参数
- 基础参数：
model = YOLO('yolov12s.pt')（选择s/m/l/x等预训练权重）data='path/to/data.yaml'（必须指定）
- 训练控制：
epochs=250（建议≥250轮）batch=16（根据GPU显存调整）imgsz=640（图像输入尺寸）
- 高级优化：
patience=50（早停阈值）lr0=0.01（初始学习率）
3. 结果分析
训练完成后，在runs/detect/train/目录下可查看：
- 模型权重（best.pt/last.pt）
- 混淆矩阵confusion_matrix.png
- PR曲线precision_recall_curve.png
- 训练过程可视化results.png
本答案来源于文章《YOLOv12：实时图像和视频目标检测的开源工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何使用YOLOv12训练自定义目标检测模型？关键参数如何配置？
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