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。

相关问题

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。

yolov8使用预训练权重

YOLOv8可以使用多种不同的预训练权重文件，包括yolov8n-seg.pt、yolov8s-seg.pt、yolov8m-seg.pt、yolov8l-seg.pt和yolov8x-seg.pt。这些预训练权重文件是使用混合精度训练技术训练得到的。使用混合精度预训练权重可以提高YOLO目标检测算法的推理速度，并降低模型在部署设备上的内存占用。这对于实时目标检测任务和资源受限设备上的部署非常有益。