yolov8如何训练已有模型

引用: nc是你的模型里物体有多少个类别，names是每个类别的名称。注意‘：’后面一定有个空格！
引用: 三.模型训练 1.在weights文件夹里面有四个预训练模型：s是最轻量化的，我们假设使用该模型。 2.训练 我们需要修改train.py程序里面的几个参数：epochs：指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少次,显卡不行你就调小点。batch-size：一次看完多少张图片才进行权重更新，梯度下降的mini-batch,显卡不行你就调小点。cfg：存储模型结构的配置文件data：存储训练、测试数据的文件img-size：输入图片宽高,显卡不行你就调小点。rect：进行矩形训练resume：恢复最近保存的模型开始训练nosave：仅保存最终checkpointnotest：仅测试最后的epochevolve：进化超参数bucket：gsutil bucketcache-images：缓存图像以加快训练速度weights：权重文件路径name：重命名results.txt to results_name.txtdevice：cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpuadam：使用adam优化multi-scale：多尺度训练，img-size/- 50%single-cls：单类别的训练集之后运行训练命令如下：python3 train.py。
引用: 运行代码会生成三个txt文件：txt里面是图片的路径
在训练已有模型yolov8时，你需要执行以下步骤：
1. 在yolov8的weights文件夹中选择一个预训练模型作为初始权重，可以根据需要选择最适合的模型。
2. 修改train.py脚本中的参数，包括epochs（训练迭代次数）、batch-size（每次更新权重时处理的图像数量）、cfg（模型结构的配置文件路径）、data（训练和测试数据的文件路径）、img-size（输入图像的宽度和高度）等。
3. 运行训练命令`python3 train.py`开始训练。