yolov8预训练模型是什么

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个先进的实时目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。预训练模型是指在大规模数据集上预先训练好的模型，通常在ImageNet等通用图像分类任务上进行训练，然后可用于各种计算机视觉任务的迁移学习，包括目标检测。

YOLOv8的预训练模型意味着它已经在包含数百万张图片的训练集上学会了识别物体的基本特征和结构。使用预训练的模型，开发者可以在其基础上微调（Fine-tuning），针对特定任务如行人检测、车辆识别、物体分类等，在少量的领域特定的数据上进行调整，以提高模型对目标领域的适应性和性能。

相关问题

yolov8 预训练模型

YOLOv8提供了多个预训练模型供使用。其中提到的yolov8x-cls模型是YOLOv8存储库提供的最大分类模型。如果你希望使用该模型进行分类推理，可以使用以下命令：yolo task=classify mode=predict model=yolov8x-cls.pt source='input/video_3.mp4' show=True。提供的教程。关于训练自己的YOLOv8模型，通常需要一定数量的图片作为训练集。具体需要多少图片取决于你的应用场景和要解决的问题。一般来说，训练集中的图片数量越多，模型的性能和效果可能会更好。至于需要训练多少轮，也需要根据实际情况进行具体的安排和评估。通常情况下，为了得到较好的效果，需要在训练过程中进行多轮迭代训练。具体的训练轮数也会受到数据集的大小和质量、模型的复杂度等因素的影响。

YOLOV8预训练模型大小

目前没有YOLOv8的官方预训练模型，因为YOLOv8并不是一个公认的物体检测算法。如果你指的是YOLOv5的预训练模型，那么根据官方提供的模型，其大小分别为：

- YOLOv5s：27 MB
- YOLOv5m：96 MB
- YOLOv5l：194 MB
- YOLOv5x：370 MB

需要注意的是，这些模型的大小只是指模型权重文件的大小，不包括模型代码和其他必要的文件。此外，这些预训练模型是使用COCO数据集进行训练的，并且可以在PyTorch和TensorFlow中使用。