yolov8怎么取消预训练权重训练模型

要取消 YOLOv4 的预训练权重，你可以在训练脚本中更改相关代码。具体步骤如下：

1. 打开训练脚本，通常是一个.py文件。
2. 在脚本中找到加载预训练权重的部分。这通常是通过调用一个函数来完成的，例如`load_weights()`。
3. 注释掉加载预训练权重的代码行，可以在行的前面加上`#`。
4. 保存并关闭脚本。

取消预训练权重后，模型将从头开始进行训练，而不是使用预训练的权重作为初始值。这意味着模型将随机初始化，并从头开始学习目标检测任务。

请注意，在取消预训练权重后，模型可能需要更多的训练迭代次数才能达到与使用预训练权重相当的性能水平。因此，在决定取消预训练权重之前，请考虑一下是否有足够的数据和计算资源来支持更长时间的训练。

相关问题

yolov8加载预训练权重

加载预训练权重是使用yolov8进行目标检测的重要步骤之一。下面是加载预训练权重的步骤：

1.首先，需要从官方网站下载预训练权重文件，例如yolov5s.pt。

2.在Python中，使用以下代码加载预训练权重：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/weights.pt')

其中，'path/to/weights.pt'是预训练权重文件的路径。

3.加载预训练权重后，可以使用模型进行目标检测。例如，使用以下代码检测一张图片：

from PIL import Image

img = Image.open('path/to/image.jpg')
results = model(img)

其中，'path/to/image.jpg'是待检测的图片路径，results是检测结果。

yolov8加入预训练权重

在使用yolov8进行训练时，可以加载预训练权重来提高训练效果。根据引用，我们可以从网址上下载不同版本的预训练权重。对于yolov8算法，可以使用yolov5s.pt作为预训练权重。接下来，我们需要进行一些代码上的修改来加载预训练模型。

首先，我们需要修改网络配置文件。根据引用，可以使用vim编辑器打开`ultralytics/models/v8/seg/yolov8x-seg.yaml`文件，然后修改其中的参数，例如将`nc`参数修改为自己训练的目标类别总个数。

然后，我们还需要修改默认配置文件。根据引用，可以使用vim编辑器打开`ultralytics/yolo/cfg/default.yaml`文件，然后在其中添加加载预训练模型的配置参数。可以将`model`参数修改为网络结构配置文件的路径，将`weights`参数修改为预训练模型的本地地址。

通过以上修改，我们就可以成功加载预训练模型并使用yolov8进行训练了。记得根据自己的需求调整其他参数，如`epochs`表示训练的轮数，`batch`表示每个批次的图像数量，`imgsz`表示输入图像的尺寸等等。

总结起来，加载预训练权重的步骤包括下载适合自己需求的预训练权重，修改网络配置文件和默认配置文件中的相关参数，然后即可成功加载预训练模型并进行训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>