保姆级教程】【YOLOv8替换主干网

### 更换YOLOv8主干网络的操作指南

#### 修改配置文件
为了更换YOLOv8的主干网络，首先需要修改模型配置文件。通常情况下，这些配置保存在一个`.yaml`文件中。对于不同的主干网络，如EfficientViT、SCINet以及FasterNet，对应的配置文件会有所不同。

针对EfficientViT作为新的主干网，在配置文件内指定该架构的具体参数设置[^1]：

backbone:
  type: EfficientViT
  params:
    ...

而当采用SCINet来增强YOLOv8时，则需调整相应部分以适应新引入组件的需求[^2]:

backbone:
  name: 'scinet'
  pretrained: True/False # 是否使用预训练权重
  ...

最后，如果选择的是FasterNet为主干网络的话，那么就要依据官方给出的例子去编辑相应的YAML文档[^3]:

# yolov8-FasterNet.yaml
...
backbone:
  - [conv, [64, k=7, s=2]]
  - [maxpool, []]
  - [faster_net_block, ... ]
...

#### 编写Python脚本调用自定义模型
完成上述更改之后，下一步就是通过编写一段简单的Python程序来进行实际测试。这里展示了一个基本框架，它能够加载经过修改后的YOLOv8版本并启动训练过程:

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('path_to_custom_backbone_yaml')
    
    # 加载预训练权重（可选）
    model.load('pretrained_weights_path')

    # 开始训练
    model.train(
        data='dataset_config_file',
        epochs=num_epochs,
        batch=batch_size
    )

在这个例子中，`'path_to_custom_backbone_yaml'`应该被替换成指向已更新好的配置文件路径；同样地，其他变量也需要按照实际情况设定好合适的值。