yolov8怎么再次训练模型

要再次训练YOLOv8模型，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 复制YOLOv8的配置文件：可以复制yolov8的配置文件，如cfg/yolov4-csp.cfg，并根据自己的情况进行修改。

2. 修改配置文件：根据你的需求，可以进行以下修改：
- 第8,9行：设置width和height为适当的值，例如640。
- 第20行：将max_batches设置为分类数乘以2000，但不少于图片数。建议设得大一些，例如图片数乘以5。
- 第22行：将steps分别设置为max_batches的0.8和0.9。
- 第1034, 1148, 1262行：将classes修改为你具体的分类数。
- 第1027, 1141, 1255行：将filters修改为(classes + 5)乘以3。

3. 下载预训练权重：根据你选择的YOLO版本，下载对应的预训练权重文件，并将其放置在cfg目录下。
- yolov4：下载yolov4.conv.137
- yolov4-tiny：下载yolov4-tiny.conv.29
- yolov3：下载darknet53.conv.74
- yolov3-tiny：下载yolov3-tiny.conv.11

4. 执行训练命令：使用训练脚本执行训练命令，例如执行python train.py --data data/mask/data.yaml --cfg cfg/yolov8.cfg --weights '' --name yolov8 --hyp data/hyp.scratch.yaml。

请注意，以上步骤仅供参考，具体操作还需要根据你的实际情况进行调整。同时，确保你已经准备好了训练数据集和标注文件，以及相应的数据配置文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv7模型训练](https://blog.csdn.net/djstavaV/article/details/126132814)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【darknet】2、yolov4模型训练之模型训练](https://blog.csdn.net/u011119817/article/details/122454088)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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