yolov8训练参数配置
时间: 2023-08-14 13:05:38 浏览: 90
在yolov8的训练参数配置中,有几个关键的参数需要注意。
首先是model参数,它指定了所使用的模型文件的路径。可以是一个.pt或.yaml文件。如果选择使用.pt文件,该文件中已经包含了模型的结构和预训练参数,可以直接用于目标检测任务。而如果选择使用.yaml文件,则需要在其中指定类别和其他参数,适用于训练自定义数据集。
另外,resume参数可以与save配合使用,用于在训练中断后继续训练。当在时间有限的平台上进行训练时,如果训练时间到了而模型还未训练完,可以通过保存当前训练状态(save)并在后续恢复继续训练(resume)。
在训练过程中,如果数据集中存在大量小对象,可以通过增大输入图像的尺寸(imgsz)来使得这些小对象从高分辨率中受益,更好地被检测出。
最后是save和save_period参数,用于保存训练的检查点和预测结果。通过设置save参数为True,训练过程中的模型权重和状态会被保存下来,以便在需要时进行恢复或继续训练。save_period确定了保存检查点的频率,可以根据需求设置保存间隔。
综上所述,yolov8的训练参数配置包括model、resume、save、save_period等参数,可以根据具体需求进行设置和调整。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8训练参数详解](https://blog.csdn.net/weixin_45277161/article/details/131047101)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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