yolov8冻结骨干网络

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。在YOLOv8中，冻结骨干网络是指将预训练的骨干网络的权重固定住，不进行更新，只训练检测头部的权重。

骨干网络通常是指用于提取图像特征的卷积神经网络，如Darknet-53、ResNet等。这些网络在大规模数据集上进行了预训练，可以提取出图像的高级语义特征。

在YOLOv8中，冻结骨干网络的目的是保持预训练的特征提取能力，同时减少训练参数和计算量，加快模型的训练和推理速度。通过冻结骨干网络，可以避免过拟合和权重更新对特征提取能力的影响。

冻结骨干网络的步骤如下：
1. 加载预训练的骨干网络权重。
2. 将骨干网络的权重设置为不可训练。
3. 构建检测头部（Detection Head），用于预测目标的位置和类别。
4. 训练模型时，只更新检测头部的权重，不更新骨干网络的权重。

通过冻结骨干网络，YOLOv8可以在保持高级特征提取能力的同时，提高模型的训练和推理效率。