yolov8.yaml 怎么选择yolov8s模型进行训练

要选择使用 YOLOv8s 模型进行训练，需要在 yolov8.yaml 文件中进行相应的配置。具体来说，需要将 depth_multiple 和 width_multiple 参数设置为 0.33，max_channels 参数设置为 1024。这些参数的设置可以使得模型更加轻量化，适合在计算资源有限的情况下进行训练和推理。此外，还需要根据具体的数据集和任务进行相应的调整和优化，例如调整输入图像的大小、调整训练的学习率等等。

相关问题

yolov8训练时model=yolov8s.pt和model=yolov8s.yaml的区别

yolov8s.pt和yolov8s.yaml分别是YOLOv8模型的权重文件和配置文件。其中，权重文件保存着模型的参数，而配置文件则定义了模型的结构和训练参数。

具体来说，yolov8s.yaml文件包含模型的网络结构、输入输出大小、训练参数等信息。在训练时，这些信息可以被用来配置模型，例如设置输入大小、训练batch size等。同时，yolov8s.yaml还定义了训练的超参数，如学习率、优化器类型等。

而yolov8s.pt文件则是预训练好的权重文件，包含了模型中所有层的参数，可以直接被加载到模型中进行预测或继续进行训练。

总之，yolov8s.yaml是模型的配置文件，yolov8s.pt是预训练好的模型权重文件。

yolov8s.yaml和yolov8.pt

yolov8s.yaml和yolov8.pt都是YOLOv8目标检测算法的模型文件。其中，yolov8s.yaml是模型的配置文件，包含了模型的结构和超参数等信息；yolov8.pt则是模型的参数文件，保存了模型训练好的参数权重。这两个文件一起组成了完整的YOLOv8目标检测算法模型。

YOLOv8是YOLO系列目标检测算法的最新版本，它采用了一些新的设计和技巧来提升检测性能和速度。相比于前代的YOLOv4，YOLOv8在速度上有较大提升，同时在检测精度上也有一定的提高。

如果您需要使用YOLOv8目标检测算法进行目标检测任务，那么需要先下载这两个文件，并使用相应的深度学习框架加载模型进行推理操作。