同时使用yolov8m.pt和yolov8n.pt两个权重进行训练

同时使用yolov8m.pt和yolov8n.pt两个权重进行训练是一种常见的方法，可以充分利用两个预训练模型的优势，提高目标检测的性能。

具体来说，可以使用yolov8m.pt作为主干网络，用于提取图像中的特征信息；而yolov8n.pt可以作为一个辅助网络，用于对主干网络的输出进行进一步的特征增强和精细化。通过将这两个预训练模型的权重进行融合，可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。

在训练过程中，可以使用相同的数据集进行训练，也可以使用不同的数据集分别进行训练，然后将两个模型的权重进行融合。这种方法可以在保持较高准确率的同时，提高模型的泛化能力和鲁棒性。

需要注意的是，同时使用两个预训练模型进行训练会增加计算量和内存消耗，因此需要根据具体情况进行权衡和调整。