当我对yolov8的模型修改后还可以使用yolov8的预训练权重吗

当你对yolov8的模型进行修改后，仍然可以使用yolov8的预训练权重进行迁移学习。你可以在代码中使用以下代码来载入预训练权重：

ckpt = torch.load('yolov8n.pt')
csd = ckpt['model'].float().state_dict()
csd = intersect_dicts(csd,self.model.state_dict())
self.model.load_state_dict(csd,strict = False)
print(f'Transferred {len(csd)}/{len(self.model.state_dict())} items')

其中，'yolov8n.pt'是预训练权重的路径。你需要将这段代码插入到yolov8->ultralytics->yolo->engine->model.py->def _new的位置。这样，你就可以使用预训练权重进行迁移学习了。另外，作者也提供了一个api接口model.load('yolov8n.pt')来直接载入预训练模型，只要权重路径是正确的，就不需要更改源码了。