yolov8的参数文件在哪

根据引用[1]中的内容，yolov8的文件是默认参数文件，可以在训练代码中找到。为了能够传入新的参数，我们需要将新的关键字加入到默认参数文件中。具体操作如下：
1. 打开训练代码文件。
2. 在代码中找到默认参数文件，通常是一个字典或一个类的属性。
3. 将新的关键字和对应的默认值添加到参数文件中。
4. 保存并关闭文件。

举个例子，假设默认参数文件是一个字典，我们要添加一个名为"new_param"的新参数，可以按照以下步骤进行操作：

# 打开训练代码文件
with open("train.py", "r+") as file:
    # 找到默认参数文件
    params = eval(file.read())
    
    # 添加新参数
    params["new_param"] = default_value
    
    # 将参数文件写回文件
    file.seek(0)
    file.write(str(params))
    file.truncate()

请注意，具体的参数文件位置和格式可能因不同的代码而异，以上只是一个示例。你需要根据实际情况进行相应的修改。

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yolov8s.yaml文件在哪？

根据提供的引用内容，yolov8s.yaml文件的路径应该是在E:\nfshare\yolov8\ultralytics\cfg\default.yaml中的data参数所指定的路径。具体路径为cfg/datasets/hr.yaml。请注意，这是根据提供的引用内容推测得出的答案，可能会因为具体情况而有所不同。

yolov8的run在哪

yolov8的run指的是运行YOLOv8模型进行目标检测的步骤。你可以在计算机上运行YOLOv8的代码，具体的步骤如下：

1. 下载YOLOv8的代码和预训练模型。你可以从YOLO官方的代码仓库或其他开源项目中获取。

2. 安装相关依赖。YOLOv8通常依赖于一些深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow。确保你已经安装了这些框架及其所需的依赖。

3. 加载模型和配置文件。将预训练的权重文件和模型的配置文件加载到内存中，这些文件通常包含了模型的结构、参数和类别信息。

4. 准备输入图像。将待检测的图像加载到内存中，可以是单张图片或者是一个图像序列。

5. 运行目标检测。使用加载的模型对输入图像进行目标检测，得到检测结果，通常是目标的位置坐标和类别标签。

6. 处理检测结果。根据需要，你可以对检测结果进行后处理，例如非极大值抑制（NMS）来去除重叠的边界框或者根据一些规则进行过滤。

7. 可视化或输出结果。将处理后的检测结果可视化展示或者保存到文件中，以便后续使用或分析。

请注意，具体的运行方式可能因为使用的代码库和工具而有所不同。以上是一般的步骤，你可以根据你所使用的YOLOv8实现进行调整和修改。