YOLOv8 先训练公共数据集再训练自己的数据集

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8通过将目标检测任务转化为一个回归问题，实现了实时的目标检测和定位。

在使用YOLOv8进行目标检测时，通常需要两个步骤：先在公共数据集上进行预训练，然后再在自己的数据集上进行微调训练。

首先，在公共数据集上进行预训练可以使模型学习到通用的目标检测特征，例如COCO数据集。这样可以帮助模型更好地理解目标的形状、纹理等特征，并提高模型的泛化能力。

接下来，在自己的数据集上进行微调训练。微调训练是指在预训练模型的基础上，使用自己的数据集进行进一步训练，以适应特定的目标检测任务。在微调训练中，可以调整模型的参数，使其更好地适应自己的数据集，并提高目标检测的准确性和性能。

需要注意的是，在微调训练时，可以选择冻结一部分预训练模型的层，只对部分层进行更新，以减少训练时间和资源消耗。此外，还可以通过数据增强技术来扩充自己的数据集，提高模型的鲁棒性和泛化能力。