YOLOv8迁移学习

YOLOv8可以通过使用预先训练好的模型进行迁移学习。预先训练模型包括yolov5s.pt、yolov5x.pt和yolov5l.pt，这些模型可以直接用来进行迁移学习、检测和测试。预先训练模型的更新日期为2020年8月4日。

在进行迁移学习之前，你需要在主目录下创建一个推理文件v8_predict.py，并将best.pt（预先训练好的模型）移动到主目录下。此外，你还需要创建一个名为v8_images的文件夹，用于存放你想要进行推理的图片。

在v8_predict.py文件中，你需要导入YOLO类并使用"best.pt"加载模型。然后，你可以使用该模型对图像进行预测。例如，你可以使用model(source="v8_images", save=True, device="cuda:0")来对图片进行预测，并将结果保存在指定的设备上。

如果你想要进行YOLOv8的迁移学习，你可以首先在yolov8->ultralytics->nn->model.py中添加你自己的新模型。然后，你可以使用这个新模型进行迁移学习。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5预训练模型.zip](https://download.csdn.net/download/qq_37269796/12684853)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Yolov8改进模型后使用预训练权重迁移学习训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_44957800/article/details/130421475)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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