yolov8 知识蒸馏 代码示例

很抱歉，目前并不存在 YOLOv8 这个版本，YOLOv5 是目前最新的版本。下面是 YOLOv5 知识蒸馏的代码示例：

首先，需要在 Github 上下载 YOLOv5 的代码，链接为 https://github.com/ultralytics/yolov5 。

然后，进入 yolov5 文件夹，使用以下命令下载 COCO 数据集：

python3 -c "from utils.datasets import *; create_coco_api()"

接着，使用以下命令进行知识蒸馏：

python3 train.py --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --data coco.yaml --epochs 300 --batch-size 64 --kd --teacher yolov5l.pt --name yolov5s_kd

其中，`--cfg` 指定了模型的配置文件，`--weights` 指定了预训练模型的权重文件，`--data` 指定了数据集的配置文件，`--epochs` 指定了训练的轮数，`--batch-size` 指定了每个 batch 的大小，`--kd` 表示使用知识蒸馏，`--teacher` 指定了教师模型的权重文件，`--name` 指定了训练的名称。

训练完成后，可以使用以下命令进行推理：

python3 detect.py --source test.jpg --weights runs/train/yolov5s_kd/weights/best.pt --conf 0.25

其中，`--source` 指定了测试图片的路径，`--weights` 指定了训练得到的模型的权重文件，`--conf` 指定了置信度的阈值。