当我对yolov8的模型修改后还可以使用yolov8的预训练权重吗
时间: 2023-11-05 08:06:03 浏览: 262
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
训练yolov8时 使用预训练权重吗
在训练yolov8时,可以选择使用预训练权重。预训练权重是在大规模数据集上进行训练得到的模型参数,可以作为初始化参数来加速模型的收敛和提高模型的性能。
使用预训练权重的步骤如下:
1. 下载并解压缩yolov8姿态检测预训练权重资源包,其中包含了多个预训练权重文件,如yolov8n-pose.pt、yolov8s-pose.pt等。
2. 在训练yolov8的代码中,加载预训练权重文件作为模型的初始参数。可以使用PyTorch提供的load_state_dict()函数来加载权重文件,示例如下:
```python
import torch
from models import YOLOv8
# 创建YOLOv8模型
model = YOLOv8()
# 加载预训练权重文件
pretrained_weights = 'yolov8n-pose.pt'
model.load_state_dict(torch.load(pretrained_weights))
# 进行训练
# ...
```
通过加载预训练权重,模型可以从预训练的参数开始训练,从而更快地收敛和提高检测性能。
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。